Alternance – Ingénieur Jumeaux Numérique & Machine Learning – H/F
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Secteur :
region : Auvergne-Rhône-Alpes | Département : 42
ville : SAINT-ETIENNE
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Date de début du contrat :
0000-00-00
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Durée du contrat :
Descriptif de la mission :
Nous sommes un accélérateur technologique dédié à la transformation de l'industrie, offrant des solutions globales de conseil et de services en ingénierie. Avec plus de 1100 experts, nous accompagnons la transformation de l'écosystème productif pour une industrie souveraine, positive et durable, capable de relever les défis énergétiques et écologiques actuels.
L'entreprise évolue dans le secteur de l'ingénierie mécanique et des technologies numériques de l'Industrie 4.0. Elle offre un environnement de pointe, combinant innovation, recherche appliquée et développement des compétences humaines, avec des moyens d'essais performants et des partenariats scientifiques de haut niveau.
Le poste se situe à l'intersection de la mécanique numérique, des jumeaux numériques et de l'intelligence artificielle. Les missions incluent le développement de modèles virtuels et la modélisation multiphysique, en concevant ou exploitant des modèles basés sur les lois physiques à l'aide d'outils comme Code_Aster et Ansys. L'objectif est de transformer les installations industrielles classiques en systèmes intelligents, connectés et communicants.
Le poste consiste à développer des algorithmes de machine learning pour la classification de défauts et la prévision de séries temporelles. Il inclut la construction de modèles hybrides informés par la physique, la mise en œuvre de techniques de réduction de modèles pour un usage quasi-temps réel, et l'optimisation de l'instrumentation pour une acquisition de données pertinente. Le rôle implique également la structuration de l'architecture de données IIoT, la définition de stratégies de recalage automatique du modèle numérique, et la conception d'outils d'aide à l'exploitation sous forme de tableaux de bord interactifs et de solutions de visualisation en réalité augmentée.
Nous sommes un accélérateur technologique dédié à la transformation de l'industrie, offrant des solutions globales de conseil et de services en ingénierie. Avec plus de 1100 experts, nous accompagnons la transformation de l'écosystème productif pour une industrie souveraine, positive et durable, capable de relever les défis énergétiques et écologiques actuels.
L'entreprise évolue dans le secteur de l'ingénierie mécanique et des technologies numériques de l'Industrie 4.0. Elle offre un environnement de pointe, combinant innovation, recherche appliquée et développement des compétences humaines, avec des moyens d'essais performants et des partenariats scientifiques de haut niveau.
Le poste se situe à l'intersection de la mécanique numérique, des jumeaux numériques et de l'intelligence artificielle. Les missions incluent le développement de modèles virtuels et la modélisation multiphysique, en concevant ou exploitant des modèles basés sur les lois physiques à l'aide d'outils comme Code_Aster et Ansys. L'objectif est de transformer les installations industrielles classiques en systèmes intelligents, connectés et communicants.
Le poste consiste à développer des algorithmes de machine learning pour la classification de défauts et la prévision de séries temporelles. Il inclut la construction de modèles hybrides informés par la physique, la mise en œuvre de techniques de réduction de modèles pour un usage quasi-temps réel, et l'optimisation de l'instrumentation pour une acquisition de données pertinente. Le rôle implique également la structuration de l'architecture de données IIoT, la définition de stratégies de recalage automatique du modèle numérique, et la conception d'outils d'aide à l'exploitation sous forme de tableaux de bord interactifs et de solutions de visualisation en réalité augmentée.
Profil recherché :
Le candidat doit être capable de dialoguer avec des mécaniciens, data scientists et partenaires de recherche. Compétences techniques requises incluent la simulation par éléments finis, la modélisation, la réduction de modèles et le machine learning. Une compréhension de l'instrumentation, de l'architecture de données, des protocoles IoT et de l'interopérabilité est également nécessaire.
Le candidat doit avoir des connaissances générales en mécanique, programmation Python, et bibliothèques de machine learning comme Scikit-Learn, TensorFlow, et PyTorch. Des bases en simulation par éléments finis, modélisation multiphysique, conception mécanique et CAO sont requises. Les qualités recherchées incluent sociabilité, curiosité, communication, esprit d'équipe, organisation, rigueur, méthodologie, esprit critique et capacité à se remettre en question.
Le candidat doit être capable de dialoguer avec des mécaniciens, data scientists et partenaires de recherche. Compétences techniques requises incluent la simulation par éléments finis, la modélisation, la réduction de modèles et le machine learning. Une compréhension de l'instrumentation, de l'architecture de données, des protocoles IoT et de l'interopérabilité est également nécessaire.
Le candidat doit avoir des connaissances générales en mécanique, programmation Python, et bibliothèques de machine learning comme Scikit-Learn, TensorFlow, et PyTorch. Des bases en simulation par éléments finis, modélisation multiphysique, conception mécanique et CAO sont requises. Les qualités recherchées incluent sociabilité, curiosité, communication, esprit d'équipe, organisation, rigueur, méthodologie, esprit critique et capacité à se remettre en question.
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