Stage Simulation Numériques : Développement d'algorithmes de Machine Learning pour logiciel F/H

MBDA France; Le Plessis-Robinson; Sur place; EUR 7 800 - 12 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Remboursement partiel de la carte de 2

Restaurant d’entreprise

Activités sociales et culturelles du C

Dispositif START pour stagiaires et al

Résumé du poste

MBDA France recherche un stagiaire en dernière année d’ingénierie pour rejoindre la Direction Technique et contribuer à l’établissement de restitutions de systèmes, ainsi qu’à l’analyse de données afin de concevoir des modèles de défense.

Le stage met en œuvre des techniques de Machine Learning pour maximiser la performance des algorithmes d’optimisation et de guidage, avec une modélisation mathématique et l’intégration dans la chaîne d’optimisation existante.

Qualifications

• Actuellement en dernière année d’un cycle d’Ingénieur ou équivalent avec une spécialisation en Simulation Numérique et/ou Mathématiques Appliquées.
• Vous maîtrisez le langage Python et la programmation orientée objet.
• Solides compétences en modélisation mathématique de problèmes physiques et bonne maîtrise des principales approches de Machine Learning.
• Bon niveau d’anglais est requis.

Responsabilités

• Étudier et proposer une méthodologie permettant d’obtenir la prédiction d’un paramètre d’intérêt lié à un problème d’optimisation.
• Modéliser le problème physique associé à l’étude.
• Déployer un algorithme de Machine Learning adapté pour apprendre du comportement du problème physique.
• Intégrer le modèle de prédiction à la chaîne d’optimisation existante pour en booster les performances.

Connaissances

Machine Learning

Programmation orientée objet

Anglais professionnel

Formation

Diplôme d'Ingénieur ou équivalent en cours

Outils

Python

Description du poste

Au sein de la Direction Technical, vous intégrez l’équipe en charge d’établir la restitution de systèmes concurrents ainsi que d’analyser plusieurs données afin de concevoir des modèles de défense.
Objectif de votre stage :
Mettre en oeuvre des techniques de Machine Learning afin maximiserla performance d’algorithmes d’optimisation et de guidage.
Grâce à vos compétences, vous :

• Étudiez et proposez une méthodologie permettant d’aboutir à la prédiction d’un paramètre d’intérêt (solution initiale d’un problème d’optimisation) ;
• Modélisez le problème physique associé à cette étude ;
• Déployez un algorithme de Machine Learning adapté pour apprendre du comportementdu problème physique ;
• Intégrez votre modèle de prédiction à la chaîne d’optimisation existante afin d’en booster les performances.

En transverse, vous aurez la possibilité de soumettre vos idées et de faire émerger des sujets qui s’inscriront dans le cadre innovant de l’entreprise.
Notre gratification de stage applicable est supérieure au minimum légal.
De nombreux services/avantages vous seront également proposés : remboursement partiel de la carte de transport pour les trajets domicile-travail, restaurant d’entreprise, activités sociales et culturelles du comité d’entreprise (dans les conditions déterminées par ce dernier)…
Parce que se lancer sur le marché de l’emploi est un défi pour les futurs diplômés, nous avons conçu le dispositif START dédié à nos stagiaires et alternants en fin d’études.
L’objectif ? Vous accompagner dans votre approche du marché du travail et vous donner toutes les clés pour réussir.

Actuellement en dernière année d’un cycle d’Ingénieur ou équivalent avec une spécialisation en Simulation Numérique et/ou Mathématiques Appliquées. Vous maîtrisez le langage Python et à l’aise avec la programmation orientée objet. Vous possédez également de solides compétences en modélisation mathématique de problèmes physiques ainsi qu’une bonne maîtrise des principales approches de Machine Learning. Compte tenu de l’environnement international de la société, un bon niveau d’anglais est requis.
Durée du stage : 6 mois conventionnés
Date de début : à partir de février 2027 (modulable)
Les défis technologiques de l’industrie de défense vous motivent ?