Techniques de réduction de modèles/machine learning appliquées aux modèles 1D et 3D H/F (Recherche & Développement/Ingenierie Numerique Vehicule)

Description de l'offre

Filière/Métier : Recherche & Développement/Ingenierie Numerique Vehicule

Contrat : Apprentissage

Description du poste :

Au sein de l'équipe simulation numérique de la direction chaîne de traction et châssis, vous aurez pour mission d'évaluer les différentes techniques de Réduction de Modèles (PGD, NI-POD, etc.), appliquées à différents périmètres physiques en Modélisation 1D (chaîne de traction) et 3D (batterie, liaison au sol). Sur la base des outils existants (GT, SIMULINK, ABAQUS, RADIOSS, ...), et en relation avec les collaborateurs pilotes ou utilisateurs de ces outils, vous serez amené à développer des méthodologies de réductions de modèles, pour des problématiques de couplages de solveurs, d'étude de robustesse, ou d'optimisation de prestations client.


- Profil Ecole d'Ingénieur ou Cycle Universitaire en Modélisation Numérique, Mathématiques appliquées, Mécanique Numérique, Data, Intelligence Artificielle

- Programmation : MATLAB ou PYTHON ou R ou JULIA
- Mathématiques : connaissance de disciplines telles que optimisation, statistiques, data sciences
- Anglais : Niveau B2
- Modélisation : connaissance de méthodes de résolution telles que Éléments Finis, Différences finies
- Mécanique : connaissances de sous-domaines physiques liés à la mécanique

- Rigueur, curiosité, esprit d'équipe, esprit d'initiative, organisation

Ville : Poissy

Niveau de diplôme préparé : Bac+5

Langue / Niveau :

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