STAGE - Modélisation avancée de la perforation sur composites tissés 3D via deep learning F/H

Safran; Moissy-Cramayel; Sur place; EUR 11 000 - 16 000; Plein temps

Résumé du poste

Safran recherche un stagiaire pour la modélisation avancée de la perforation sur composites tissés 3D via deep learning, dans le cadre du développement du module compresseur Basse Pression.

Au sein de la Direction Technique et du Bureau d'Études Module, vous développerez des méthodes hybrides FEM et deep learning pour prévoir l’état post-essai FBO et recalibrer les modèles sur des essais complexes.

Qualifications

• Master 2 ou équivalent en mécanique ou aéronautique.
• Spécialité: mécanique du solide et éléments finis.
• Bon niveau d'analyse et de synthèse recommandé.

Responsabilités

• Prise en main des outils et codes existants.
• Bibliographie et description des techniques de deep learning utilisées.
• Analyse d'essais partiels (FBO).
• Modélisation par éléments finis en dynamique rapide.
• Recalage des modèles sur des essais complexes.
• Développement de chaînes d'optimisation des calculs.

Connaissances

Mécanique du solide

Éléments finis

Analyse et synthèse

Autonomie

Formation

Master 2 ou équivalent ingénierie

Description du poste

STAGE - Modélisation avancée de la perforation sur composites tissés 3D via deep learning F/H

Détail de l'offre

Informations générales

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 110 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 31,3 milliards d'euros en 2025, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés.

Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World’s Best Companies 2025 » du magazine TIME.

Safran Aircraft Engines conçoit, produit et commercialise, seul ou en coopération, des moteurs aéronautiques civils et militaires aux meilleurs niveaux de performance, fiabilité et respect de l'environnement. La société est notamment, à travers CFM International*, le leader mondial de la propulsion d'avions commerciaux courts et moyen-courriers.

• CFM International est une société commune 50/50 de Safran Aircraft Engines et GE Aerospace.

Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi.

Référence

2026-187972

Description du poste

Intitulé du poste

STAGE - Modélisation avancée de la perforation sur composites tissés 3D via deep learning F/H

Type contrat

Stage

Durée du contrat

6 mois

Statut (CSP)

Etudiant

Temps de travail

Temps complet

Parlons de votre future mission

Au sein de la Direction Technique et du Bureau d'Etudes Module, vous rejoignez le département en charge du développement du compresseur Basse Pression des moteurs civils carénés.

Vous intégréz plus spécifiquement l'unité responsable du développement des pièces structurales du module compresseur Basse Pression, sur les moteurs R&T de demain.

La modélisation des essais de certification Fan Blade Out (FBO, ou perte d'aube de la soufflante) nécessite des calculs numériques à très fort coût computationnel, où le compromis entre précision et temps de calcul est fondamental.

La prédiction du comportement mécanique du carter fan composite, notamment lors d'un événement FBO, constitue un enjeu majeur pour le développement des moteurs. L'objectif du stage est de développer des méthodes avancées de modélisation permettant de prévoir l'état post-essai ou post-événement FBO, en combinant calculs par éléments finis (FEM) et techniques de deep learning.

Pour ce faire, les missions principales qui vous seront confiées sont les suivantes :

• Prise en main des outils, codes de calculs et travaux précédents existants
• Bibliographie et description des techniques de deep learning adoptées
• Analyse d'essais partiels (FBO)
• Modélisation par calculs éléments finis en dynamique rapide
• Recalage des modèles sur des essais complexes.
• Developpement de chaines d'optimisation des calculs.

Mais encore ? (avantages, spécificités, …)

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Parlons de vous

Bac +5 (Master 2 ou 3ème année école d'ingénieur à dominance mécaniques ou aéronautique)

Spécialité : Mécanique du solide, analyses éléments finis.

Qualités requises

• Bonne capacité d'analyse et de synthèse
• Rigoureux(se) et curieux(se) dans son travail
• Autonomie, dynamisme et réactivité
• Etre force de proposition

Localisation du poste

Europe, France, Ile de France, SEINE ET MARNE (77)

Ville

Moissy-Cramayel

Critères candidat

Niveau d'études min. requis

BAC+5

Niveau d'expérience min. requis

Jeune diplômé-e/Première expérience

Langues

• Français (Courant)
• Anglais (Courant)