Apprenti-e Développement de bibliothèques pour les algorithmes d'apprentissage - Composites F/H Détail de l'offre Informations générales Entité de rattachement Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME. Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi Référence 2026-199147 -173695 Description du poste Intitulé du poste Apprenti-e Développement de bibliothèques pour les algorithmes d'apprentissage - Composites F/H Type contrat Alternance Durée du contrat 1-2 ans Statut (CSP) Etudiant Temps de travail Temps partiel Parlons de votre future mission Objectifs : L'intégration de composites à renforts tissés 3D dans les aubes de soufflante du moteur LEAP par Safran représente une avancée technologique majeure. Ces renforts confèrent au matériau d'excellentes propriétés mécaniques spécifiques ainsi qu'une bonne résistance à l'impact, notamment en cas d'ingestion d'oiseaux. Le procédé de tissage utilisé permet également une grande flexibilité dans les motifs, variant d'une extrémité à l'autre de la pièce. Cette liberté de conception présente néanmoins des défis importants, notamment la capacité à établir des liens entre la microstructure et le comportement macroscopique. Les enjeux de paramétrage de la préforme, de simulation du procédé et d'homogénéisation sont cruciaux pour rendre compatible les délais de développement avec les exigences futures des nouveaux moteurs. L'objectif de l'alternance est la formalisation méthodologique, l'implémentation et la validation de modèles d'intelligence artificielle multimodaux appliqués aux matériaux composites à matrice organique. Ces travaux ont pour but de formaliser la méthodologie pour obtenir un espace latent robuste pour cette classe de matériaux, de faciliter la compréhension des liens entre les propriétés et la structure, et d'accélérer le cycle de développement des nouveaux produits. Missions détaillées : Dans le cadre de sa mission, l'apprenti-e sera intégré-e à l'équipe « Conception et Développement » de la plateforme Composites de Safran Tech. Dans un premier temps, il-elle devra se familiariser avec les modèles propriétaires de la plateforme et l'état de l'art de la littérature scientifique sur le sujet, afin de bien comprendre les enjeux et d'assurer une cohérence avec les travaux à venir. Mais encore ? (avantages, spécificités, ) Par la suite, l'apprenti-e sera amené-e à réaliser les tâches suivantes : - Faire un état de l'art sur les modèles multimodaux appliqués à la science des matériaux - Formaliser le problème d'apprentissage multimodale dans le cadre des CMO - Développer, entrainer et valider les modèles d'apprentissage proposés Parlons de vous Formation : Cycle Ingénieur Langues : Français / Anglais Spécialités : Mathématiques Appliquées et Algorithmes Modélisation Numérique Connaissance en mathématiques appliques et des méthodes d'apprentissage statistique Connaissance du Machine Learning, du Deep Learning et des bibliothèques Pytorch, Sklearn, PyTorch Lightning Connaissance de la programmation en Python et développement Informatique Esprit de synthèse pour la présentation des résultats et la rédaction de rapports. Connaissance de science des matériaux et mécanique des solides est la bienvenue Localisation du poste Localisation du poste Europe, France, Ile de France, ESSONNE (91) Ville 33 Avenue de la Gare 91760 Itteville France Critères candidat Niveau d'études min. requis BAC3, BAC4 Niveau d'expérience min. requis Jeune diplômé-e/Première expérience
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