APPRENTISSAGE - Data Scientist - CATIA System (F/H)

France, Vélizy-Villacoublay
Apprenticeship
3/31/2025
543357

Au sein de Dassault Systèmes, nos équipes R&D proposent des sujets d’apprentissage au sein de leurs équipes. Chaque équipe peut être dédiée à un produit (CATIA, SIMULIA, ENOVIA, etc.) ou un laboratoire de Recherche.

Cet apprentissage se fera dans l'équipe IA de CATIA Cyber System. Cette équipe est responsable du développement et du déploiement des outils d'IA à destination des applications CATIA Cyber System. 

 

Vos Missions

 

En tant que futur apprenti, voici le type de sujets sur lesquels vous travaillerez :

Etude, propotypage, assessement, developpement et deploiement d'assistant IA pour nos produits de la suite CATIA Cyber System. (Applications de la 3DExperience Platform, comme les outils de design de systèmes, outils de simulation de systèmes, outils de capture d'exigences)

 

Tâches quotidiennes

- Prototypage et entrainement de modèles

Prototypage de solutions et itération pour finaliser un workflow IA qui répondra à la problématique. (avec utilisation de modèles existant (LLM, autres), ou entrainement de nouveau modèles)

- Validation du prototype et du modèle

  • Définir une stratégie de validation du prototype et du modèle
    • identification des KPIs
    • identification des besoins en data set
  • Collecter un data set suffisant pour valider ou invalider les prototypes et les modèles
  • choisir les KPIs à implémenter.

- Production

Implémenter le code à destination de la production.

  • Identifier l'architecture à terminaison.
  • Implémenter l'architecture à terminaison.
  • Implémenter les KPIs identifiées pour le code en production (validation et non-regression)

- Déploiement

Déployer la solution pour la phase de développement avec les autres équipes et la phase de déploiement de la production.

  • être force de proposition pour déployer le code pour fluidifier la phase de développement
  • assurer le déploiement de l'architecture target pour la production. 

- Documentation et présentation

Documenter et présenter les travaux à l'équipe.

- Suivre l'état de l'art

Suivre l'évolution des techniques d'IA

Capitaliser dans un wiki cet état de l'art

 

Chaque mission, effectuée en mode projet, est encadrée par un maitre d’apprentissage expérimenté sur le sujet ; en collaboration avec des ingénieurs des différentes équipes Recherche & Développement de Dassault Systèmes, spécialisées pour chaque problématique.

Qualifications

 

Vous préparez un diplôme de niveau BAC+5, Ecole d’ingénieur ou Master Universitaire.

Vous vous spécialisez en Data Science / Machine Learning

Compétences souhaitées pour ces missions :

  • Connaissances solides en algorithmique et structures de données
  • Programmation en Python
  • Bonne connaissance des algorithmes de classification et des modèles à réseaux de neurones
  • Bagages solides en Machine Learning / Deep Learning

Nos apprentissages se déroulent sur différents sites en France, notamment Vélizy Villacoublay, et Paris.

Durée apprentissage : 36 mois

 

 

Les atouts en nous rejoignant

 

·       Environnement collaboratif et innovant

·       Collaboration internationale

·       Diversité des technologies, produits et solutions

·       Apprentissage au sein d’une équipe experte

·       Engagement en faveur de la diversité et de l’inclusion

Inclusion statement

As a game-changer in sustainable technology and innovation, Dassault Systèmes is striving to build more inclusive and diverse teams across the globe. We believe that our people are our number one asset and we want all employees to feel empowered to bring their whole selves to work every day. It is our goal that our people feel a sense of pride and a passion for belonging. As a company leading change, it’s our responsibility to foster opportunities for all people to participate in a harmonized Workforce of the Future.
CATIA Logo > Dassault Systèmes

CATIA is the world’s leading solution for product design and experience. It delivers the unique ability not only to model any product in 3D but to do so in the context of the products real life behavior.