STAGE - Applicative Data Scientist (F/H)

CATIA est une des premières solutions de conception en 3D offrant des fonctionnalités génératives, permettant aux concepteurs de créer des modèles géométriques avancés à partir de règles d'ingénierie métier et de contraintes de performances (robustesse, masse, durabilité, etc.).

Parmi les applications de CATIA, celles spécialisées dans la conception de systèmes électriques et fluidiques offrent des outils pour concevoir de tels réseaux en 3D, permettant l'installation et le fonctionnement de ces systèmes dans des conditions nominales.

R&D est en charge de la définition, du développement et de la maintenance de telles applications spécialisées.

En tant qu'ingénieur(e) en science des données, votre mission sera d'employer les dernières technologies d'intelligence artificielle afin de soutenir le développement de la nouvelle génération d'expériences génératives, au service des solutions dédiées à la conception de systèmes électriques et fluidiques.

Les disciplines électrique et fluidique s'appuient sur des règles métiers, aujourd'hui principalement exprimées sous forme de tableaux. Ces règles sont susceptibles d'être disponibles dans différents formats externes et lisibles par un humain : fichiers Excel, documents textuels, images, etc. Elles doivent ensuite être intégrées dans un modèle de données interne structuré et exploitable par les applications CATIA.

L'objectif du stage est de concevoir et mettre en œuvre une solution permettant d'automatiser l'import de ces règles métiers depuis des sources externes vers le modèle de données interne.

Une piste privilégiée consistera à explorer et à mettre à profit des solutions d'intelligence artificielle pour reconnaître, interpréter et structurer les règles présentes dans les documents sources. Selon les résultats obtenus, l'IA pourra également être utilisée à d'autres étapes de la chaîne de traitement, par exemple pour la compréhension du contexte, la transformation des règles ou la détection d'incohérences.

Le ou la stagiaire aura notamment pour missions de :

• Analyser les différents formats et structures possibles des règles métiers externes ;
• Étudier et évaluer différentes approches d'IA adaptées à l'extraction et à la compréhension de ces règles ;
• Concevoir un processus permettant de transformer les informations extraites en données conformes au modèle interne ;
• Développer un prototype puis, selon les résultats, une solution industrialisable ;
• Mettre en place des mécanismes de validation et de contrôle afin de garantir la fiabilité des règles importées ;
• Évaluer les performances, les limites et les cas d'échec de l'approche retenue.

Ce stage offre ainsi l'opportunité de travailler sur une problématique concrète à l'intersection de l'intelligence artificielle, du traitement de documents, de l'ingénierie des données et des systèmes métier, avec une forte dimension d'expérimentation et de conception.

Vos qualifications

en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2 (Bac+5), avec une spécialisation en science des données, intelligence artificielle et/ou apprentissage automatique.

Vous avez déjà acquis une première expérience académique ou professionnelle en intelligence artificielle, apprentissage automatique ou apprentissage profond, à travers un projet, une alternance ou un stage.

particulièrement intéressé(e) par les problématiques de compréhension et d'exploitation de données non structurées, de traitement de documents et par l'utilisation des modèles d'IA générative.

Vous disposez de bonnes connaissances en Python et des principales bibliothèques de l'écosystème data/IA (NumPy, PyTorch, TensorBoard ou équivalents). Une connaissance des techniques de traitement automatique du langage (NLP), de vision par ordinateur ou des modèles de langage (LLM) serait un plus.

à l'aise avec les mathématiques et le calcul numérique, et appréciez expérimenter, comparer différentes approches et analyser leurs résultats.

Vous faites preuve de curiosité, d'autonomie et de rigueur, et êtes capable de communiquer vos résultats à des interlocuteurs techniques et métier.

l'anglais à l'écrit comme à l'oral.

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Principaux avantages et bénéfices :

• Environnement collaboratif et innovant
• Collaboration internationale
• Diversité des technologies, produits et solutions
• Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion

Déclaration de diversité

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