Accélérez votre carrière au sein d'un groupe d'ingénierie mondial à forte croissance. Chez SEGULA Technologies, vous travaillerez sur des projets passionnants et contribuerez à façonner l'avenir au sein d'une entreprise pour qui l'innovation est indissociable de l'ingénierie.
Intelligence artificielle, nouvelles mobilités, décarbonation, usine du futur rythment le quotidien de nos 15 000 ingénieux collaborateurs, pourquoi pas le vôtre ?
Acteur référent dans le secteur automobile, le Groupe propose des solutions de pointe en matière de design, de conception, de développement et d'essais pour accompagner les constructeurs et équipementiers automobiles vers une mobilité plus écologique, plus sûre, plus autonome et plus connectée.
À côté de chez vous ou à l'autre bout de la planète, vous trouverez chez SEGULA Technologies l'opportunité qui donnera un sens nouveau à votre carrière ! Dans le cadre du développement de nos activités dans le secteur de l'automobile, nous recherchons 2 Ingénieurs calcul validation H/F (1 poste en Ile de France et 1 poste dans l'Est à Brognard).
Sous la responsabilité de l'architecte Train automobile, vous :
- Exécutez le plan de développement numérique et physique pour l'archi train
- Conduisez la définition numérique du Train
- Réalisez les simulations multicorps et analyses avec les outils clients
- Assurez le retour d'expérience/retex auprès du client à chaque phase du développement
- Effectuez le Bilan des performances élasto-cinématiques
- Réalisez et mettez à jour les modèles multicorps en cohérence des besoins clients interne.
- Réalisez les abaques (Flexibilité, Verticalité, raideur antidévers, épures, déformées sous élasto)
- Optimisez le positionnement des points d'épures
- Contribuez à l'allocation des raideurs des pièces et des articulations
- Calculez les efforts de dimensionnement du train
- Réalisez les études de proximité sous efforts
- Contribuez aux Spécifications Techniques aux Organes- Suit les essais de validation
- Réalisez les travaux de corrélation numérique/physique visant à améliorer le niveau de prédictivité des modèles
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