Informations générales

Entité de rattachement

Nous rejoindre, c'est intégrer une entreprise d'envergure mondiale. Mû par la recherche permanente de l'innovation et de l'excellence, pionnier et leader des technologies propres et de la mobilité durable, le Groupe entend rester à la pointe des grandes tendances qui font bouger le monde.

Fort de son efficience, de son agilité et de son esprit d'équipe, le Groupe fait preuve d'exigence et d'audace pour définir la mobilité de demain.

Pour réussir ces transformations, l'entreprise a besoin de tous les talents. Rejoignez-nous !

Chez Stellantis, nous évaluons les candidats selon leurs qualifications, leurs mérites et les besoins du métier. Nous accueillons les candidatures des personnes de tout genre, âge, ethnie, nationalité, religion, orientation sexuelle, et handicap. La diversité de nos équipes nous permettra de mieux appréhender l'évolution des besoins de nos clients et de notre environnement futur.  

Référence

2024-15970  

Description du poste

Filière/Métier

Engineering - Engineering

Intitulé du poste

STAGE - Datascientist deep learning appliqué à la modélisation batterie HV

Contrat

Stage

Description de la mission

Vous intégrerez la Direction de la Recherche du groupe STELLANTIS et en particulier le pôle Powertrain systems & controls qui est en charge de développer des innovations dans les domaines des chaînes de traction électriques.
Notre équipe SOAI (System Optimization using IA) explore les innovations du domaine du machine learning et de l'intelligence artificielle afin d'améliorer le produit, process de développement ou fabrication.

Dans ce cadre, Stellantis explore de nouvelles approches méthodologiques basées sur la modélisation des systèmes tels que la batterie de traction s'appuyant sur des techniques de machines learning avancées ( deep learning) ainsi que des couplages avec des modèles physiques (PINN physics informed neural network).

Ainsi, les missions proposées pour ce stage sont les suivantes :
- Bibliographie de modélisation des systèmes dynamiques par machine learning et PINN
- Interaction des spécialistes de la modélisation physique de la batterie (éléctrochimie)
- Mise en place d'expériences numériques (entraînement / validation / test) basées sur données réelles ou sur des modèles physiques
- Optimisation des modèles neuronaux: architecture, hyperparamètres, process d'entraînement, éventuellement réduction pour optimiser les temps de calculs.
- Comparaisons détaillés des méthodes et synthèse analytique

Profil

Etudiant(e) préparant un diplôme de niveau BAC+5, Ecole d'ingénieurs ou Master Universitaire.
Spécialité / Option souhaitée : DataScience, Machine Learning, Deep Learning (time series, système dynamiques)
Langage/outils : Torch, Scikit-learn, Python, Matlab, Outils: Jupyter, Databricks, cluster CPU+GPU industriel pour sujes deep learning.

Chez Stellantis, nous évaluons les candidats selon leurs qualifications, leurs mérites et les besoins du métier. Nous accueillons les candidatures des personnes de tout genre, âge, ethnie, nationalité, religion, orientation sexuelle, et handicap. La diversité de nos équipes nous permettra de mieux appréhender l'évolution des besoins de nos clients et de notre environnement futur.

Durée du contrat

6 mois

Localisation du poste

Pays

Europe, France, Ile-de-France, Yvelines (78)

Ville

Critères candidat

Niveau de diplôme préparé

Bac+5

Langues

Anglais (B2 - Intermédiaire (2,5 - 3,4 Bright))