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
2026-20166
Description du poste
Filière/Métier
Engineering - Engineering
Intitulé du poste
Stage : Optimisation géométrique et topologique par modèles d'intelligence artificielle
Contrat
Stage
Description de la mission
Objectifs du stage
• L'objectif principal est de développer et valider des méthodes d'optimisation géométrique et topologique reposant sur des modèles de substitution et des modèles de diffusion.
• L'enjeu est de réduire fortement le nombre de simulations numériques nécessaires à l'optimisation tout en garantissant la pertinence physique et la qualité des solutions générées.
• Le stagiaire contribuera au développement d'algorithmes d'optimisation s'appuyant sur des modèles de substitution basés sur l'apprentissage profond et sur des modèles génératifs de type diffusion. Les approches développées seront évaluées au regard de leur validité physique et numérique.
Déroulement du stage
Phase 1 : Développement des méthodes
• Préparation et analyse des données issues des simulations numériques.
• Participation à l'entraînement et à l'adaptation des modèles d'apprentissage.
• Définition des variables de conception, des fonctions objectives et des contraintes.
• Développement d'algorithmes d'optimisation géométrique et topologique.
Phase 2 : Validation et évaluation
• Validation des solutions obtenues à l'aide de simulations numériques de référence.
• Évaluation de la pertinence physique des conceptions générées.
• Analyse comparative des performances et de la robustesse des différentes approches.
Missions principales
• Préparer et analyser les données de simulation.
• Développer, entraîner ou adapter des modèles de substitution (surrogate models) et des modèles de diffusion.
• Concevoir et implémenter des algorithmes d'optimisation géométrique et topologique.
• Vérifier la cohérence physique des géométries générées.
• Évaluer la qualité et la cohérence physique des prédictions fournies par les modèles d'apprentissage, notamment la validité des gradients prédits par les réseaux de neurones.
• Comparer les performances, la robustesse et les coûts de calcul des différentes approches développées.
Profil
• Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieurs ou en Master 2.
• Spécialisation en mécanique, simulation numérique, calcul scientifique, mathématiques appliquées.
• Bon niveau en programmation Python.
• Connaissances en optimisation numérique et/ou simulation numérique (éléments finis, Computed Fluids Dynamic et optimisation.).
• Connaissances en IA, deep learning constituent un atout.
• Curiosité scientifique, esprit critique.
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
Poissy
Critères candidat
Niveau de diplôme préparé
Bac+5
Langues
Anglais (B2 - Intermédiaire (2,5 - 3,4 Bright))