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Cs26 - bac+5 - chargé d'optimisation d’une approche hybride pour l’estimation thermique des machines électriques

Guyancourt
CDI
AMPERE s.a.s.
Publiée le Il y a 9 h
Description de l'offre

Société

AMPERE s.a.s.

Descriptif du poste

Contexte et environnement de travail :

L’évolution technologique est aujourd’hui au cœur de la performance de l’Ingénierie Ampère, filiale du Groupe Renault. Dans un contexte en pleine mutation environnementale, numérique et économique, le secteur automobile évolue rapidement vers la mobilité électrique. Relever ces défis passe par le développement de logiciels embarqués toujours plus performants.

Rejoindre Ampere, c'est intégrer une entreprise qui valorise l'innovation, la diversité et la créativité. Vous aurez l'opportunité de contribuer à des projets qui façonnent l'avenir de la mobilité, tout en développant vos compétences au sein d'une équipe passionnée.

Vos Missions :

Une approche hybride, combinant modèles physiques et intelligence artificielle, a déjà été développée pour l’estimation thermique du stator et du rotor. L’objectif de ce stage est désormais d’optimiser cette stratégie afin d’accroître la précision, la robustesse, et surtout l’efficacité de calcul (optimisation CPU), tout en réduisant le coût global du produit.Vous aurez donc pour missions :

* Optimiser l’approche hybride existante pour l’estimation thermique stator/rotor des machines à rotor bobiné.
* Adapter la stratégie développée afin de supprimer la CTN et améliorer la précision de l’estimation de la température statorique.
* Améliorer la robustesse face aux incertitudes et aux erreurs de modélisation, tout en maintenant une précision élevée des estimations.
* Réduire la charge CPU et explorer de nouvelles approches d’optimisation (réduction de modèle, IA légère, méthodes numériques accélérées).
* Évaluer la transférabilité de la stratégie aux prochaines générations de machine électriques.
* Valider expérimentalement les améliorations proposées à partir de données issues des bancs d’essai des projets.
* Évaluation du gain en performance et en rendement obtenu avec les stratégies développées.
*
Qui êtes-vous ?

* Vous êtes un étudiant en dernière année de cycle ingénieur ou master universitaire et vous recherchez un stage de 6 mois
* Vous avez des connaissances en modélisation thermique et énergétique des machines électriques.
* Vous maitrisez MATLAB/Simulink pour la modélisation, la simulation et la validation de systèmes électromécaniques.
* Vous avez des connaissances de base en intelligence artificielle, en optimisation et en réduction de modèles.

Vous souhaitez participer à l’aventure de l’automobile de demain? Rejoignez-nous! 🚗💡

Métier

Ressources Humaines

Durée du contrat

6 months

Renault Group s’engage à créer un environnement de travail inclusif et les conditions permettant à chacun de nous d’apporter sa passion, donner le meilleur de lui-même et s’épanouir, tout en étant lui-même.

Nous trouvons notre force dans notre diversité et nous nous engageons à garantir l'égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment de la couleur, de l'ascendance, de la religion, du sexe, de l'origine nationale, de l'orientation sexuelle, de l'âge, de la citoyenneté, de l'état civil, du handicap, de l’identité de genre, etc. Si vous avez un handicap ou un besoin particulier nécessitant l’aménagement du poste de travail ou de l’horaire de travail, merci de nous le faire savoir en remplissant ce formulaire.

Afin de pouvoir suivre en temps réel l'évolution de vos candidatures et pouvoir rester en contact avec nous, nous vous invitons à créer un compte candidat. Cela ne vous prendra pas plus d’une minute et vous permettra également de faciliter vos prochaines candidatures.

En soumettant votre CV ou votre candidature, vous autorisez Renault Group à utiliser et stocker des informations vous concernant à des fins de suivi de votre candidature ou de futurs emplois. Ces informations ne seront utilisées que par les sociétés de Renault Group tel que mentionné dans la Politique Groupe de protection des données personnelles .

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