Stage: Simulations Numériques et Incertitudes Aériennes

MBDA France; Le Plessis-Robinson; Sur place; EUR 10 000 - 15 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Remboursement partiel de la carte de t

Restaurant d’entreprise

Activités sociales et culturelles du C

Dispositif START dédié aux stagiaires

Résumé du poste

MBDA France est à la recherche d’un stagiaire en dernière année d’ingénierie pour travailler au sein de la Direction Technical, sur l’analyse de survie et de pénétration des systèmes face aux menaces adverses, à l’intersection de la simulation, de l’analyse physique et de la veille concurrentielle.

Le stage vise à ajuster les paramètres aléatoires des modélisations et à enrichir les méthodes de simulation pour gagner en efficacité et représentativité.

Qualifications

• Étudiant en dernière année d’un cycle d’ingénieur avec spécialisation Automatique, Statistique, Data Science ou Maths Appliquées.
• Connaissances en programmation Python.
• Intérêt pour la modélisation de systèmes complexes, notions en traitement du signal ou aéronautique.

Responsabilités

• Ajuster les paramètres aléatoires des modélisations de systèmes de défense sol-air, en analysant et enrichissant les méthodes de simulation.
• Proposer et évaluer des méthodes de réduction du nombre de simulations nécessaires pour atteindre les objectifs.
• Évaluer la représentativité des méthodes de réduction par rapport aux méthodes classiques.
• Soumettre vos idées dans le cadre innovant de l’entreprise.

Connaissances

Python

Modélisation systèmes

Statistiques

Data Science

Mathématiques appliquées

Formation

Cycle d'Ingénieur - Automatique

Description du poste

MBDA France est à la recherche d’un stagiaire en dernière année d’ingénierie pour travailler au sein de la Direction Technical, sur l’analyse de survie et de pénétration des systèmes face aux menaces adverses, à l’intersection de la simulation, de l’analyse physique et de la veille concurrentielle.

Le stage vise à ajuster les paramètres aléatoires des modélisations et à enrichir les méthodes de simulation pour gagner en efficacité et représentativité.