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Ingénieur simulation performances véhicule industriel h/f

Saint-Priest
CDI
Segula Technologies
Publiée le 13 juin
Description de l'offre

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.

Impression 3D, réalité augmentée, véhicule autonome, usine du futur rythment le quotidien de nos 12 000 ingénieux collaborateurs, pourquoi pas le vôtre ?

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 de nouveaux projets dans le secteur du véhicule industriel, au sein de l'équipe Driving Performance, responsable de la vérification et validation des prestations performance des véhicules, vous réalisez des simulations et tests de prototypes, mais aussi des analyses de données des véhicules en opération chez les clients.
- Vous simulez les performances des véhicules, développez et intégrez de nouveaux outils d'analyse et de simulation afin de rendre le processus de vérification plus robuste, rapide et représentatif de l'expérience du client.
- Vous contribuez à la définition des étapes du plan de simulation.
- Vous réalisez les analyses des résultats d'essai de véhicules prototypes sur les pistes et bancs, selon les cycles et les critères standards.·
- Vous effectuez, sous Matlab/Simulink, les simulations de performances véhicules et leur analyse.
- Vous utilisez les outils de simulation numérique pour compléter les plans d'essai physique, ainsi que les outils d'analyse de la donnée pour développer les cycles d'essais et les critères de validation des prestations véhicule.
- Vous développez les méthodes et outils de simulation numérique, et les outils d'automatisation des résultats d'essai ou de calcul pour rendre les analyses accessibles aux ingénieurs d'essai.
- Collaborer avec l'équipe pour améliorer nos modèles et de nos routines de dépouillement

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