Stage : Ingénieur Optimisation Bayésienne Multi-fidélité

Dassault Systèmes; France; Hybride; EUR 6 700 - 13 000; Temps partiel

Résumé du poste

Dassault Systèmes recherche un stagiaire ingénieur pour poursuivre des travaux sur l’optimisation bayésienne multi-fidélité et améliorer les méthodes existantes. Vous travaillerez sur des prototypes, avec des cas académiques puis industriels, et présenterez des résultats au sein de l’équipe et d’autres départements.

Vous êtes étudiant en Master 2 / Bac+5, avec des notions fortes en mathématiques appliquées et en analyse numérique, et un intérêt pour la simulation numérique de phénomènes

Qualifications

• Master 2 / Bac+5 en école d’ingénieur ou université avec solides connaissances en mathématiques appliquées et analyse numérique.
• Intérêt marqué pour la simulation numérique de phénomènes physiques.
• Maîtrise de Python et/ou C++.

Responsabilités

• Recherche: état de l’art sur l’optimisation mixte multi-objectif en multi-fidélité.
• Développement: implémentation et validation des méthodes.
• Application: tests sur des cas académiques puis industriels (conception, calibration, etc.).
• Restitution: rapports techniques et présentations orales (équipe + autres départements).

Connaissances

Python

C++

Bayesian statistics

Communication

Formation

Master 2 / Bac+5

Description du poste

Dassault Systèmes recherche un stagiaire ingénieur pour poursuivre des travaux sur l’optimisation bayésienne multi-fidélité et améliorer les méthodes existantes. Vous travaillerez sur des prototypes, avec des cas académiques puis industriels, et présenterez des résultats au sein de l’équipe et d’autres départements.

Vous êtes étudiant en Master 2 / Bac+5, avec des notions fortes en mathématiques appliquées et en analyse numérique, et un intérêt pour la simulation numérique de phénomènes