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Be the Next Game Changer

STAGE - Deep Learning : Identification d'interfaces mécaniques (H/F)

France, 78, Vélizy-Villacoublay
Internship
9/2/2022
528297

Imaginez Demain…

Au sein de Dassault Sysèmes, vous intégrerez l'organisation « CATIA AI/ML, Générative & Composite Design Portfolio » en charge de définir le portefeuille de nos solutions futures dans les domaines du design génératif et composite. Cette équipe couvre à la fois le domaine du design, de la simulation multi-physiques et de l’Intelligence Artificielle. Vous serez également amené(e) à travailler en étroite collaboration avec les équipes de la recherche et du développement.

CATIA fournit des applications utilisées par des ingénieurs, concepteurs, et designers du monde entier. Parmi ces applications, certaines sont spécialisées dans la capture des spécifications d'interfaces mécaniques et dans le tolérancement, ce qui permet aux ingénieurs de définir quelles sont les surfaces en contact avec d'autres pièces mécaniques, et ainsi d'annoter leur importance pour le bon fonctionnement des mécanismes.

 

Vos futurs défis…

Cette définition d'interfaces mécaniques relève d'une expertise accrue des utilisateurs et peut être difficile et contraignante à définir selon les pièces. C'est dans ce contexte que nous voulons mettre en place des algorithmes de machine learning/deep learning afin de faciliter leur identification et proposer des suggestions avec des codes couleurs selon l'importance et l'impact de ces interfaces.

 

Votre mission sera de proposer un démonstrateur visant à justifier l'usage des algorithmes de Machine learning/deep learning dans le cadre de la définition des interfaces mécaniques.

  • Dans un premier temps, il faudra étudier la base de modèle existante et proposer une stratégie d'identification de ces interfaces.
  • Dans un second temps, vous serez chargé(e) de mettre en place un algorithme de machine learning/deep learning pour suggérer des interfaces mécaniques possibles selon les pièces.

 

Vos atouts pour réussir…

De formation supérieure BAC+4/5, vous recherchez un stage obligatoire et conventionné. 

Des connaissances en Machine Learning/Deep Learning avec les librairies Python associées (Tensorflow, Pytorch, ou framework équivalent, Pandas, Numpy) sont essentielles.

Une bonne connaissance des techniques de traitement d’images, ainsi qu’une expérience avec au moins un des différents algorithmes liés à l'instance segmentation (U-Net, Pix2Pix, Mask R-CNN, CycleGAN, etc) sont également nécessaires.

Des connaissances en design 3D (CAD), et la connaissance des solutions CATIA V5/V6, ou 3DEXPERIENCE Platform sont un plus

Un bon niveau d’anglais est nécessaire.

Qualités requises:

  • Esprit d’analyse et de méthodologie afin de couvrir l’ensemble du sujet.
  • Autonomie, assiduité, et esprit de recherche.
  • Enfin, un réel esprit d'innovation est un plus.

 

Diversity 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.
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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.