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Sobre esta vaga de STAGE - IA et PINNs pour la simulation numérique - Application à la mécanique des structures - F/H na Thales

Thales · Presencial · Elancourt
Esta vaga está em French.
Lieu : Elancourt, France

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4,5 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays. ​

Nos engagements, vos avantages

  • Notre savoir-faire technologique

  • Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs

  • Un environnement inclusif et bienveillant

  • Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)

Votre quotidien

Au coeur de Saint Quentin en Yvelines, le site d'Elancourt est un des centres d’excellence technologique Thales les plus importants. La diversité et la technicité des systèmes et équipements mobilisent des savoir-faire dans plus de 80 métiers dans les solutions de défense, de sécurité de haute technologie et de services numériques.

Dans le cadre de la modernisation des méthodes de simulation numérique, nous explorons des approches d’IA appliquées à la simulation mécanique afin d’accélérer l’exploration de scénarios, d’améliorer la qualité et les prédictions et réduire par conséquent les temps de calcul tout en garantissant une précision acceptable.


Le périmètre de stage s’inscrit dans un projet R&D transversal entre simulation numérique, optimisation et Intelligence Artificielle. L’équipe E2 HW (HW Engineering Environnement) s’appuie sur des outils industriels et leurs briques d’orchestration (par ex. workflows d’optimisation et méthodes de substitution/surrogates).


Vous rejoindrez une petite équipe dédiée support aux outils et méthodes Hardware orientée simulation & IA, en collaboration étroite avec plusieurs équipes et des profils mécanique numérique, data/ML, et validation scientifique/qualité.

 

Vous contribuerez à la mise en place d’un workflow d’évaluation des méthodes et outils PINNs avec des critères de performance (précision, robustesse, temps de calcul) et un focus sur la reproductibilité et la validation scientifique.  

 

En nous rejoignant, vous vous verrez confier les missions suivantes :

 

1. Recherche bibliographique & état de l’art : Mise en place d’une revue structurée des approches PINNs et physics-informed ML pour la résolution de PDE en mécanique ;

2. Évaluation / benchmark sur cas d’usage de mécanique vibratoire :

  • Mise en place de campagnes d’évaluation (référence “solveur” vs solutions IA/surrogates) ;
  • Comparaison des performances : temps de calcul, précision sur champs/indicateurs, robustesse aux variations de paramètres.

3. Optimisation de l’apprentissage & stratégie d’échantillonnage : expérimentation de techniques de sampling

4. Validation scientifique & comparaison à des baselines : comparaison à des approches baselines (modèles ML “data-driven”, surrogate classiques, ou solveur numérique de référence si disponible).

5. Itération, robustesse et synthèse des résultats : amélioration itérative des modèles

(architecture, entraînement, hyperparamètres)

6. Veille technique et documentation : synthèses d’avancement, documentation des

hypothèses, rédaction de livrables techniques et présentation des résultats.

 

Votre profil :

 

Vous suivez un cursus de niveau BAC+5 en mécanique numérique ou mathématiques appliqué et vous recherchez un stage de 6 mois ?

 

Vous avez des compétences en mécanique numérique / simulation : Simulation et calcul éléments finis, résolution des équations aux dérivées partielles ?

 

Vous avez des connaissances en IA/ML appliqué : réseaux neuronaux/surrogates, optimisation, compréhension des métriques de performance ?

 

Vous avez une bonne compréhension des problèmes paramétriques (surrogate modeling, validation multi-scénarios) ?

 

Vous avez des compétences en programmation : Python (et idéalement automatisation de workflows / analyse de données) ?

 

Vous avez idéalement une expérience avec workflows de simulation et d’optimisation (par ex.ANSYS/OptiSLang ou équivalents) ?

 

Vous avez des notions scientific machine learning / physics-aware ML (PINNs comme composante de comparaison) ?

 

Vous faites preuve de rigueur et d'autonomie ?

 

Alors ce stage est fait pour vous !

 

MOT DE L'EQUIPE:

 

Vous serez accueilli dans une équipe chaleureuse où vous proposerez et mettrez en œuvre vos propres idées.


Vous aurez l’occasion de monter en compétence au fur et à mesure en réalisant votre projet de manière incrémentale avec le support technique de l’équipe. Il vous faudra néanmoins faire preuve d’autonomie pour rechercher les informations et procéder à l’implémentation.

 

Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.

Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !
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