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. Notre équipe R&D est en charge de la définition, du développement et de la maintenance de telles applications spécialisées.
Vos Missions
En tant qu’ingénieur 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.
Un faisceau de câbles électriques, aussi appelé harnais, assure l’alimentation en électricité et le transfert de données dans un système électrique, notamment celui d’un avion ou d’un véhicule automobile. Celui-ci est fabriqué dans un atelier, sur une planche à clous. Un faisceau peut être extrêmement long : jusqu’à 100 mètres, avec un grand nombre de branches qui partent de part et d’autre de la colonne vertébrale.
Ce stage aura pour cadre l’étude des moyens de simuler comment un faisceau pourra être posé à plat sur cette planche à clous en respectant ses contraintes géométriques (taille et forme), ainsi que des contraintes mécaniques liées à la plus ou moins grande flexibilité des câbles. Les objectifs sont :
- Proposer et étudier des approches à base d’apprentissage par renforcement pour résoudre le cas d’utilisation décrit ci-dessus.
- Entraîner et valider les modèles d’intelligence artificielle proposés, pour maximiser leur performance, tout en respectant les règles de cybersécurité de Dassault Systèmes, et les règlementations en vigueur.
- Prototyper l’intégration de ces nouvelles fonctionnalités dans l’application CATIA Electrical Manufacturing Preparation.
Qualifications
Vous êtes en école d'ingénieur ou master Bac+5 avec spécialité science des données et/ou apprentissage automatique.
Vous avez déjà eu une expérience académique ou professionnelle avec l’utilisation des technologies d’apprentissage automatique/profond (projet académique, apprentissage ou stage).
Vous avez une appétence pour les mathématiques et le calcul numérique.
Vous avez des connaissances en Python, ainsi que dans les bibliothèques communément utilisées pour la science des données, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond (PyTorch, TensorBoard, NumPy… ou équivalents).
Vous maitrisez l'anglais à l'écrit et à l'oral.
Les atouts en nous rejoignant
· Environnement collaboratif et innovant
· Collaboration internationale
· Diversité des technologies, produits et solutions
· Apprentissage au sein d’une équipe experte
· Engagement en faveur de la diversité et de l’inclusion
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