STAGE APPLICATION DES MÉTHODES DE DATA SCIENCE AUX SIMULATIONS NUMÉRIQUES H/F

Vous souhaitez rejoindre une entreprise nourrie de fortes valeurs humaines et de projets innovants où votre personnalité fera la différence ? Bienvenue chez INGELIANCE ! Société d'ingénierie et de conseil en technologie, nous proposons des solutions innovantes aux leaders industriels mondiaux sur différents secteurs d'activité : le naval, l'aéronautique, le spatial & défense, l'énergie, le transport et le process industriel. Grâce à nos 700 collaborateurs et à la proximité de nos 19 agences, INGELIANCE accompagne au plus près ses clients depuis la phase de R&D/ conception jusqu'à la maintenance. Notre ambition d'être un partenaire de référence s'appuie sur une expertise métier et une dimension technique forte ! LE POSTE Le service simulation numérique d'Ingeliance Technologies est spécialisé dans la modélisation de systèmes complexes. Les méthodes utilisées, notamment la méthode des éléments finis, ou les modèles systèmes, sont basés sur des considérations physiques : lois théoriques ou empiriques. À l'inverse, les méthodes basées sur le machine learning produisent des modèles souvent qualifiés de « boîte noire » : ils ne sont pas basés sur des lois physiques mais une fois entraînés sur un jeu suffisant de données, ils sont capables de produire des prédictions sans nécessiter une compréhension fine de l'ensemble du système. Ils sont donc adaptés aux systèmes complexes à mettre en équation, et pour lesquels on dispose de bases de données de grande taille. Dans le monde industriel, il est cependant courant de ne pas avoir de bases de données de taille suffisante, et donc le machine learning est utilisé dans des cas particuliers. Néanmoins, plusieurs possibilités émergent et tendent à montrer que les data science pourraient enrichir les méthodes de modélisation traditionnelle. Par exemple : * L'enrichissement de résultats de simulations en post-traitement, * L'aide à la convergence, * La création de méta-modèles à partir de données issues de simulation, etc. L'objectif du stage est donc d'étudier comment intégrer le machine learning à nos méthodes de travail. En particulier, l'attention se portera sur la création de modèles de machine learning à partir de modèles physiques et sur la propagation d'erreur. D'autres idées pourront émerger au cours du stage. Le stage se déroulera en deux parties : * Une partie bibliographique dans laquelle le stagiaire se concentrera sur les méthodes existantes pour enrichir le calcul numérique par la data science, * La mise en pratique sur des exemples réalistes. Nous n'attendons pas une présentation des méthodes de modélisation de machine learning, mais bien comment on peut intégrer ces méthodes pour améliorer nos modèles. PROFIL RECHERCHE En dernière année d'école d'ingénieur ou de master, vous aimez les hautes technologies et les défis techniques et vous avez acquis dans le cadre de votre formation de solides bases en simulation numérique. Vous avez également de bonnes connaissances en programmation (en particulier en python) et un bon esprit d'analyse. Nous attendons une connaissance correcte des méthodes de machine learning et des outils courants. Le stage requiert une bonne autonomie et une certaine curiosité : le stagiaire pourra largement participer à l'orientation de son travail. Stage à pourvoir dès janvier 2022 selon les périodes de départ prévues par les écoles. CATÉGORIE : Cadre / Ingénieur TYPE DE CONTRAT : Stage FAMILLE MÉTIER : Ingénierie/BE/Recherche MÉTIER : Simulation numérique / Calcul