Au coeur de l'innovation à Dassault Systèmes, vous intégrerez une équipe dédiée aux nouvelles approches de modélisation et simulation 3D au sein du département 3D MODSIM & AI Technologies. En particulier, notre équipe a pour mission d'inventer les futures technologies qui serviront à concevoir des expériences de design 3D plus intuitives et davantage automatisées.
Pour concevoir un objet manufacturé, un designer utilise un logiciel de Conception Assistée par Ordinateur (CAO), comme CATIA, où il dispose d'un certain nombre d'opérateurs géométriques de base qu'il peut enchaîner et combiner afin de modéliser de manière exacte la forme qu'il souhaite obtenir. Ce stage a pour objectif d'explorer des approches d'IA générative afin d'inférer des modèles 3D exactes. En particulier, vous pourrez concevoir et implémenter des architectures de deep learning propres aux données structurées (graph neural networks, transformer networks, LLMs, etc.) pour les appliquer à de l'apprentissage de modèles 3D exacts.
Vos missions
Votre mission consistera à étudier et développer des méthodes de deep learning capables de générer des géométries représentées par des séquences d'opérations géométriques exactes, afin de simplifier la tâche du designer. En particulier, de telles méthodes pourraient être utilisées afin de guider un utilisateur lors d'un design en conditionnant la génération de la géométrie exacte d'une forme 3D par différentes modalités (texte, image, critères physiques, contraintes d'assemblage, ...).
Vous aurez notamment la possibilité de réaliser les tâches suivantes :
- État de l'art des réseaux de neurones appliqués aux modèles 3D structurés et exacts
- Pré-traitement des bases de données structurées de géométries exactes
- Conception d'une architecture d'apprentissage permettant de générer des géométries 3D exactes
- Développement en Python des réseaux de neurones conçus et expérimentations
Vos qualifications
Etudiant(e) en cursus universitaire ou en Ecole d'ingénieurs préparant un diplôme de niveau Bac+5, vous maîtrisez le langage Python, et vous avez des connaissances en deep learning.
De manière plus générale, vous avez effectué un cursus en mathématiques appliquées (probabilités, optimisation, etc.).
Une expérience préalable de la géométrie 3D ou des réseaux de neurones (PyTorch ou autre librairie) sera privilégiée.
Vous faites preuve de bonnes capacités d'analyse et de rigueur dans l'étude d'un problème. Votre initiative et votre autonomie seront des aptitudes appréciées pour ce stage.
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