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
Au cours de cet apprentissage, 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 système électrique est généralement composé de pièces obtenues auprès de fournisseurs qui les fabriquent en masse et à bas coût. Ainsi, il est coutume que ces fournisseurs mettent à disposition des représentations 3D de leurs pièces afin qu'elles puissent être utilisées lors de la conception en 3D sur ordinateur de ces systèmes électriques. Comme beaucoup d'autres solutions similaires, CATIA et SOLIDWORKS, deux produits du portefeuille de Dassault Systèmes, agrègent des bibliothèques de contenu provenant de divers fabricants afin de le rendre aisément utilisable. Ce contenu consiste en la représentation 3D des pièces, ainsi que de leurs caractéristiques techniques. Malheureusement, il manque souvent à ce contenu l'identification des bornes électriques, étape essentielle à la connexion entre pièces et à la validation du bon fonctionnement d'un système électrique.
Ainsi, vous aurez à explorer des méthodes d'apprentissage automatique permettant d'identifier les bornes des pièces électriques, dans le but d'enrichir les bibliothèques de contenu. Cet objectif pourra être étendu aux domaines fluidiques (tuyauterie et ventilation) avec l'enrichissement de leurs bibliothèques respectives.
Vos qualifications
Actuellement en école d'ingénieur ou en université, vous préparez un diplôme de niveau Bac +5, avec une spécialisation en science des données et/ou apprentissage automatique.
Vous avez une appétence pour les mathématiques et le calcul numérique.
Vous avez des connaissances en Python, ainsi que des 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.
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