Alternance AI Research Engineer – Multiphysics E-Machine Simulation – H/F
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Secteur :
region : Île-de-France | Département : 94
ville : Créteil
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Date de début du contrat :
2026-09-01
2026-09-01
Durée du contrat :
12
12
Descriptif de la mission :
Entreprise technologique mondiale, spécialisée dans la conception de solutions innovantes pour réinventer la mobilité. Fournisseur de l'industrie automobile, elle se concentre sur une conduite intuitive et la réduction des émissions de CO2, contribuant à une mobilité plus verte et sécurisée. Leader dans ses secteurs, elle est reconnue pour son innovation à l'échelle mondiale.
L'entreprise est un acteur majeur dans le secteur automobile, axé sur l'innovation. Elle se concentre sur l'électrification des véhicules, le développement de véhicules autonomes et connectés, ainsi que sur la mobilité digitale. L'entreprise valorise la diversité, l'authenticité et l'énergie de ses talents, offrant des opportunités de carrière à l'international dans un environnement multiculturel.
Analyser la chaîne de simulation magnétique classique et prétraiter les jeux de données. Concevoir et implémenter des réseaux de neurones informés par la physique ou sur graphes, et développer des modèles de substitution pour l'estimation rapide des performances. Construire un Agent IA capable de déclencher des simulations, d'interpréter les résultats et d'itérer de manière autonome pour atteindre les objectifs multi-physiques. Comparer les prédictions de l'IA aux solveurs haute fidélité et évaluer le compromis entre vitesse et précision.
Le poste proposé est dans le domaine de la recherche et développement, avec un statut d'apprenti pour une durée déterminée. Le candidat rejoindra une équipe mondiale d'ingénieurs, travaillant sur des projets innovants et engagés dans la réduction de l'impact environnemental des activités de l'entreprise.
Entreprise technologique mondiale, spécialisée dans la conception de solutions innovantes pour réinventer la mobilité. Fournisseur de l'industrie automobile, elle se concentre sur une conduite intuitive et la réduction des émissions de CO2, contribuant à une mobilité plus verte et sécurisée. Leader dans ses secteurs, elle est reconnue pour son innovation à l'échelle mondiale.
L'entreprise est un acteur majeur dans le secteur automobile, axé sur l'innovation. Elle se concentre sur l'électrification des véhicules, le développement de véhicules autonomes et connectés, ainsi que sur la mobilité digitale. L'entreprise valorise la diversité, l'authenticité et l'énergie de ses talents, offrant des opportunités de carrière à l'international dans un environnement multiculturel.
Analyser la chaîne de simulation magnétique classique et prétraiter les jeux de données. Concevoir et implémenter des réseaux de neurones informés par la physique ou sur graphes, et développer des modèles de substitution pour l'estimation rapide des performances. Construire un Agent IA capable de déclencher des simulations, d'interpréter les résultats et d'itérer de manière autonome pour atteindre les objectifs multi-physiques. Comparer les prédictions de l'IA aux solveurs haute fidélité et évaluer le compromis entre vitesse et précision.
Le poste proposé est dans le domaine de la recherche et développement, avec un statut d'apprenti pour une durée déterminée. Le candidat rejoindra une équipe mondiale d'ingénieurs, travaillant sur des projets innovants et engagés dans la réduction de l'impact environnemental des activités de l'entreprise.
Profil recherché :
Master 2 en cours en Mathématiques Appliquées, Sciences Calculatoires ou Machine Learning. Maîtrise de Python et des frameworks de deep learning. Solides bases en Équations aux Dérivées Partielles, théorie de l'optimisation et algèbre linéaire. Bonnes notions en électromagnétisme ou en Analyse par Éléments Finis. La connaissance d'outils comme Ansys Maxwell, JMAG ou Altair Flux est un atout.
Une expérience en apprentissage par renforcement ou en optimisation bayésienne est appréciée. Les qualités professionnelles requises incluent un esprit d'analyse rigoureux, l'autonomie et la curiosité pour les problématiques multidisciplinaires.
Master 2 en cours en Mathématiques Appliquées, Sciences Calculatoires ou Machine Learning. Maîtrise de Python et des frameworks de deep learning. Solides bases en Équations aux Dérivées Partielles, théorie de l'optimisation et algèbre linéaire. Bonnes notions en électromagnétisme ou en Analyse par Éléments Finis. La connaissance d'outils comme Ansys Maxwell, JMAG ou Altair Flux est un atout.
Une expérience en apprentissage par renforcement ou en optimisation bayésienne est appréciée. Les qualités professionnelles requises incluent un esprit d'analyse rigoureux, l'autonomie et la curiosité pour les problématiques multidisciplinaires.
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