Stage : Optimisation géométrique et topologique par modèles d'intelligence artificielle

Groupe PSA; Poissy; On-site; EUR 6,700 - 13,000; Full time

Job summary

Le Groupe PSA propose un stage à Poissy (Île-de-France) dédié à l’optimisation géométrique et topologique par des modèles d’intelligence artificielle. Vous développerez et validerez des méthodes reposant sur des substituts et des modèles de diffusion, afin de réduire fortement le nombre de simulations numériques tout en garantissant la pertinence physique des solutions.

Profil recherché: étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieurs ou en Master 2, spécialisation mécanique ou calcul

Qualifications

• Étudiant en dernière année d'école d'ingénieurs ou en Master 2, spécialisation mécanique ou calcul.
• Bon niveau en Python et notions d’IA/Deep Learning souhaités.
• Connaissances en optimisation numérique et/ou simulation (éléments finis, CFD).
• Curiosité scientifique et esprit critique.

Responsibilities

• Préparer et analyser les données issues des simulations.
• Développer, entraîner ou adapter des modèles de substitution et de diffusion.
• Concevoir et implémenter des algorithmes d’optimisation géométrique et topologique.
• Vérifier la cohérence physique des géométries générées.
• Évaluer et documenter les résultats des modèles d’apprentissage.

Skills

Python

Optimisation numérique

Modèles d'IA

Calcul scientifique

Education

Dernière année d'ingénieur / Master 2

Job description

Stage : Optimisation géométrique et topologique par modèles d'intelligence artificielle

Description du poste

Filière/Métier

Intitulé du poste

Stage : Optimisation géométrique et topologique par modèles d'intelligence artificielle

Description de la mission

Objectifs du stage

• L'objectif principal est de développer et valider des méthodes d'optimisation géométrique et topologique reposant sur des modèles de substitution et des modèles de diffusion.
• L'enjeu est de réduire fortement le nombre de simulations numériques nécessaires à l'optimisation tout en garantissant la pertinence physique et la qualité des solutions générées.
• Le stagiaire contribuera au développement d'algorithmes d'optimisation s'appuyant sur des modèles de substitution basés sur l'apprentissage profond et sur des modèles génératifs de type diffusion. Les approches développées seront évaluées au regard de leur validité physique et numérique.

Déroulement du stage

Phase 1 : Développement des méthodes

• Préparation et analyse des données issues des simulations numériques.
• Participation à l'entraînement et à l'adaptation des modèles d'apprentissage.
• Définition des variables de conception, des fonctions objectives et des contraintes.
• Développement d'algorithmes d'optimisation géométrique et topologique.

Phase 2 : Validation et évaluation

• Validation des solutions obtenues à l'aide de simulations numériques de référence.
• Évaluation de la pertinence physique des conceptions générées.
• Analyse comparative des performances et de la robustesse des différentes approches.

Missions principales

• Préparer et analyser les données de simulation.
• Développer, entraîner ou adapter des modèles de substitution (surrogate models) et des modèles de diffusion.
• Concevoir et implémenter des algorithmes d'optimisation géométrique et topologique.
• Vérifier la cohérence physique des géométries générées.
• Évaluer la qualité et la cohérence physique des prédictions fournies par les modèles d'apprentissage, notamment la validité des gradients prédits par les réseaux de neurones.
• Comparer les performances, la robustesse et les coûts de calcul des différentes approches développées.

Critères candidat

Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieurs ou en Master 2.

Spécialisation en mécanique, simulation numérique, calcul scientifique, mathématiques appliquées.

Bon niveau en programmation Python.

Connaissances en optimisation numérique et/ou simulation numérique (éléments finis, Computed Fluids Dynamic et optimisation).

Connaissances en IA, deep learning constituent un atout.

Curiosité scientifique, esprit critique.

Chez Stellantis nous évaluons les candidats selon leurs qualifications, leurs mérites et les besoins du métier. Nous accueillons les candidatures des personnes de tout genre, âge, ethnie, nationalité, religion, orientation sexuelle, et handicap.

La diversité de nos équipes nous permettra de mieux appréhender l'évolution des besoins de nos clients et de notre environnement futur.

Niveau de diplôme préparé

Anglais (B2 - Intermédiaire (2,5 - 3,4 Bright))

Durée du contrat

6 mois

Localisation du poste

Europe, France, Ile-de-France, Yvelines (78)

Ville

Poissy

Entité de rattachement

Nous rejoindre, c'est intégrer une entreprise d'envergure mondiale. Mû par la recherche permanente de l'innovation et de l'excellence, pionnier et leader des technologies propres et de la mobilité durable, le Groupe entend rester à la pointe des grandes tendances qui font bouger le monde.

Fort de son efficience, de son agilité et de son esprit d'équipe, le Groupe fait preuve d'exigence et d'audace pour définir la mobilité de demain.

Pour réussir ces transformations, l'entreprise a besoin de tous les talents. Rejoignez-nous !

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Informations générales

Nous rejoindre, c'est intégrer une entreprise d'envergure mondiale. Mû par la recherche permanente de l'innovation et de l'excellence, pionnier et leader des technologies propres et de la mobilité durable, le Groupe entend rester à la pointe des grandes tendances qui font bouger le monde.

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