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Safran développe des moteurs, équipements et aménagements aéronautiques, ainsi que des systèmes pour la défense et l’accès à l’espace.

Repères sur Safran
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safran-group.com
Offres ouvertes
324

Détails de l’offre

La description complète publiée par Safran.

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Mission Safran, acteur majeur dans l'aéronautique, la défense et le spatial, s'appuie sur la Data Science et l'IA pour accompagner l'innovation et la transformation de ses activités. Au sein du DataLab, nous développons des solutions innovantes de Data Science et d'IA appliquées aux problématiques industrielles. Le stage porte sur l'exploration et l'évaluation de méthodes de machine learning appliquées à la simulation physique. Les travaux s'articuleront autour de trois axes principaux :

  • la standardisation de données de simulation brutes vers le format PLAID afin de les intégrer à notre pipeline de machine learning,
  • l'évaluation et la validation de différentes approches de machine learning sur des cas d'étude 3D en mécanique des solides et en dynamique des fluides,
  • ainsi que l'exploration de méthodes de conception inverse (Inverse

Design). Le/la stagiaire contribuera au traitement de jeux de données 2D et 3D, à la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique et à l'analyse des performances des modèles dans un contexte industriel. Profil Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2 (BAC+5) avec une spécialisation en mathématiques appliquées, intelligence artificielle, informatique scientifique ou data science. Vous disposez d'une excellente maîtrise de Python, de solides compétences en mathématiques appliquées et de bonnes connaissances en machine learning.

Un intérêt pour l'application de l'intelligence artificielle aux problématiques industrielles est indispensable. Informations complémentaires Des connaissances en méthode des éléments finis, mécanique des solides, mécanique des fluides, modèles de diffusion ou méthodes d'optimisation avancées seraient appréciées. Formation BAC+5 Expérience Jeune diplômé-e/Première expérience

Prérequis

  • mathématiques appliquées
  • intelligence artificielle
  • informatique scientifique
  • data science
  • méthode des éléments finis
  • mécanique des solides
  • mécanique des fluides
  • modèles de diffusion
  • méthodes d’optimisation avancées