Critères de l'offre
Métiers :
- Chercheur en Optimisation Numérique (H/F)
Secteur :
- Recrutement et placement
Diplômes :
- Diplôme de grande école d'ingénieur
- + 1 diplôme
Lieux :
- Yvelines (78)
Conditions :
- Stage
- Salaire non précisé
- Temps Plein
Description du poste
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 20000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site www.3ds.com/fr
Notre équipe Recherche développe et évalue des technologies innovantes via des prototypes pour maintenir notre expertise sur les enjeux techniques stratégiques.
Les méthodes numériques itératives (optimisation, quantification d'incertitude) nécessitent des milliers d'appels à des simulateurs, souvent coûteux. Les approches multi-fidélité combinent plusieurs simulateurs et données expérimentales (précisions et coûts variables) pour rendre ces études industrielles viables.
Problématique : Les méthodes traditionnelles utilisent des Processus Gaussiens (GP) pour modéliser les quantités d'intérêt et estimer les incertitudes (clé pour l'optimisation bayésienne). Pour traiter la plupart des problèmes industriels, des adaptations doivent être apportées.
L'objectif du stage sera de poursuivre les travaux sur l'optimisation bayésienne en apportant des améliorations clés :
- Augmenter la dimension des problèmes résolvables (ex. : Processus Gaussiens Sparses)
- Traiter des variables discrètes et catégorielles
- Gérer plusieurs objectifs concurrents
- Adapter ces méthodes à la multi-fidélité pour des cas industriels réels
Vos missions
Plus concrètement, vos missions principales s'articuleront sur :
- Recherche : État de l'art sur l'optimisation mixte multi-objectif en multi-fidélité
- Développement : Implémentation et validation des méthodes
- Application : Tests sur des cas académiques puis industriels (conception, calibration, etc.)
- Restitution : Rapports techniques et présentations orales (équipe + autres départements)
Vos qualifications
Vous êtes actuellement en Master 2 / Bac+5 (école d'ingénieur ou université) avec de solides connaissances en mathématiques appliquées et analyse numérique, et un intérêt marqué pour la simulation numérique de phénomènes physiques.
Compétences techniques :
- Programmation : Maîtrise de Python et/ou C++
- Statistiques : Notions en approche Bayésienne
- Communication : Rédaction synthétique et présentations orales percutantes
Curieux(se), rigoureux(se) et autonome, vous faites preuve d'initiative et de force de proposition.
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.
Un environnement collaboratif et innovant
Une collaboration internationale
Une diversité de technologies, produits et solutions
Un engagement fort en faveur de la diversité et de l'inclusion
Salaire et avantages
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