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Be the Next Game Changer

STAGE - IA, Deep Learning & Modèles Virtuels : Prédiction de propriétés des matériaux (H/F)

France, 78, Vélizy-Villacoublay
Internship
9/12/2022
528600

Imaginez Demain…

Vous rejoindrez l'équipe "Composites Detailed Design & Engineering" qui est une sous-partie de la branche R&D de CATIA. Cette équipe a pour but de développer des solutions qui permettent de modéliser et manufacturer des pièces (ou structures entières) en matériaux composites.

Cette équipe travaille avec (et pour) l'industrie navale, aviation, automobile, éolienne… et est composée de dix personnes sur le site de Vélizy (lieu du stage). L'équipe est également composée de 2 personnes se trouvant en Angleterre, ainsi qu'un second pôle de développement se trouvant à Pune en Inde. Une partie des échanges au quotidien se font donc en anglais.

L'équipe Composites compte une majorité de développeurs, mais regroupe aussi des ingénieurs avec un background orienté Matériaux, Mécanique, ou une connaissance métier du milieu du Composites.

Dans le domaine des Composites, la thématique matériaux est essentielle. En effet ces matériaux sont créés lors de la fabrication de structures. Ces matériaux architecturés rassemblent différents matériaux bruts qui sont mis en œuvre pour obtenir des propriétés plus spécifiques à l'usage dans laquelle ils sont engagés.

 

Vos Futurs Défis…

Le but du stage est de travailler sur les propriétés des matériaux composites qui sont obtenues par des méthodes d'homogénéisation des propriétés (fibre et résine) qui peuvent se faire selon des méthodes analytiques ou numériques. Dans le cas de calculs numériques, les résultats sont obtenus après un temps de calcul dont la durée varie en fonction de la complexité de la représentation de la structure. De plus, comme les propriétés matériaux sont souvent semblables, les résultats existants peuvent être capitalisés pour construire une base de données.

L'objectif est d'utiliser des méthodes de Deep Learning pour prédire les propriétés mécaniques en un minimum de temps permettant d'avoir une cartographie des propriétés en fonction des informations locales de la matière. Le travail sera donc informatique autour des modèles multi-échelles avec la mise en œuvre des méthodes Deep Learning pour qualifier rapidement les propriétés élastiques et non linéaires.

Vos atouts pour réussir…

Vous êtes étudiant(e) en dernière année préparant un diplôme de niveau BAC+5, Ecole d'ingénieur ou Master Universitaire

Compétences techniques souhaitées :

  • Des compétences en programmation (python ou C++)
  • Des connaissances en Machine Learning/Deep Learning
  • Connaissances en CAD (CATIA idéalement) est un plus non négligeable pour rentrer plus rapidement dans les modèles existants et à développer
  • Des connaissances en simulation numérique est un véritable plus
  • Anglais courant (parlé, écrit).

Compétences personnelles souhaitées :

  • Autonomie, méthodologie, et implication.

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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