STAGE - Ingénieur IA en science des matériaux (F/H) Groupe Talents Handicap

Dassault Systèmes, l'entreprise de la 3DEXPERIENCE, est un « accélérateur de progrès humain ». Elle propose aux entreprises et aux particuliers des environnements virtuels collaboratifs qui leur permettent d'imaginer des innovations plus durables. En développant un jumeau virtuel du monde réel, grâce à la plateforme 3DEXPERIENCE et à ses applications, Dassault Systèmes donne à ses clients les moyens de repousser les limites de l'innovation, de l'apprentissage et de la production.

Les 20 000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270 000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site www.3ds.com/fr

Les solutions cloud de BIOVIA permettent la création, le traitement, l'interprétation, le stockage et la gestion des données scientifiques afin de soutenir la recherche, le développement et la fabrication dans les domaines des matériaux et des produits pharmaceutiques. Nos solutions en science des matériaux et ingénierie, biosciences, et informatique scientifique et de laboratoire sont largement utilisées dans les laboratoires et centres de recherche à travers le monde.

Nos équipes R&D étendent les solutions sur site vers le cloud, faisant de cette opportunité une excellente occasion d'aider à transformer la livraison des logiciels et à soutenir la recherche et les laboratoires du futur.

Les objectifs de l'équipe sont axés sur la qualité logicielle et les exigences réglementaires de l'industrie (par exemple, la conformité GxP), qui reposent de plus en plus sur l'automatisation des tests et les fonctionnalités d'IA. Cela nécessite et génère un volume croissant de données, dont nous souhaitons analyser les retours d'expérience pour une amélioration continue.

Pour renforcer nos efforts continus d'amélioration de nos opérations et rester à la pointe de l'innovation en science des données, nous recherchons un stagiaire passionné en Data Science.

Vos missions :
Votre mission sera de travailler sur un projet centré sur notre processus interne et de nous accompagner dans notre démarche d'amélioration continue en collaboration entre les sites de Vélizy et de Cambridge (Royaume-Uni). Vous aurez l'opportunité de générer et analyser des données liées à nos tests de service continus et de soutenir notre département Qualité en utilisant des techniques et outils avancés de Data Science.

Vous jouerez un rôle clé au sein de l'organisation en présentant des idées innovantes, en identifiant les tendances émergentes et en formulant des recommandations concrètes liées aux opérations de nos équipes.

Ce stage vous permettra d'acquérir une expérience pratique en manipulation de données, analyse statistique et modélisation prédictive, renforçant ainsi vos compétences et connaissances dans le domaine de la science des données.

Description :
Développer des concepts et prototypes utilisant les modèles de langage de grande taille (LLM) pour informer et accélérer les projets en science des matériaux en accédant aux dernières informations issues de sources publiques et de la littérature ouverte, et générer des jeux de données gérés par les applications BIOVIA (par exemple Scientific Notebook, Materials Management, Scientific Insight, etc.).

Détails :
Ce stage explorera l'utilisation des LLM pour automatiser l'extraction, la validation et l'analyse statistique des informations issues de la littérature scientifique open-source en science des matériaux. Le projet s'appuiera sur un serveur MCP Python pour orchestrer une chaîne automatisée incluant la recherche web, le scraping de données, la récupération sémantique et la synthèse spécifique au domaine :

L'objectif est de transformer les données textuelles non structurées - principalement issues d'articles en accès libre - en connaissances structurées et exploitables. Cela comprend l'identification des paramètres expérimentaux, des résultats et des tendances dans divers domaines des matériaux.

Technologies et capacités clés :
Serveur MCP Python : Hub central pour la gestion des appels API, l'ingestion des données et les workflows d'analyse.
Recherche Web Automatisée & Validation : Enrichissement en temps réel et recoupement des données extraites via une vérification factuelle basée sur LLM.
Pipeline scientifique RAG : Retrieval-Augmented Generation adapté à la littérature scientifique, permettant Q&A contextuel et synthèse.
Intégration base de données : Stockage structuré des insights extraits pour requêtes et analyses en aval.
Moteur d'analyse statistique : Génération automatisée de statistiques descriptives, corrélations et visualisations de tendances.

Vos qualifications :
Etudiant.e préparant un diplôme de niveau BAC+5, Ecole d'Ingénieurs ou Master Universitaire, avec une spécialisation en Data Science / Intelligence Artificielle.

Maîtrise de Python et des bibliothèques de data science (Pandas, Numpy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Connaissances approfondies des techniques de machine learning et de traitement du langage naturel (NLP).
Expérience en analyse de données, clustering, détection d'anomalies et classification.
Intérêt pour la recherche et développement dans les domaines de la science des matériaux et des sciences de la vie.
Bonnes compétences en communication pour présenter les résultats d'analyse.
Capacité à travailler de manière autonome et à résoudre des problèmes complexes.
Veille technologique sur les dernières tendances en data science et big data.
Bonnes compétences en communication et capacité à présenter efficacement les données.
Aptitude à travailler dans un environnement international.

Nous rejoindre c'est aussi
Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans

Principaux avantages et bénéfices :
Environnement multiculturel
Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé (salles de sport & de musique, conciergerie)
Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion
Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc.