STAGE - Ingenieur R&D Deep Reinforcement Learning - Aix-en-Provence (F/H)

Dassault Systèmes, « The 3DEXPERIENCE Company », offre aux entreprises et aux particuliers les univers virtuels nécessaires à la conception d’innovations durables, capables d’harmoniser le produit, la nature et la vie. 

Chez Dassault Systèmes, nous encourageons les personnes à changer et à façonner le monde dans lequel nous vivons. 

Afin d’accompagner notre constante croissance et nos 250 000 clients dans le monde, nous recherchons un profil inspirant et passionné qui intégrera les équipes chargées de la mise au point d'IA Generatives  en tant qu’ingénieur R&D IA.

Cette équipe fait partie du département R&D Technologies V+R Experiences basé à Aix-En-Provence qui développe des technologies associant le Deep Learning, les méthodes d'IA Generative et la Geometrie Computationnelle classique.

Poste basé à Aix-en-Provence.

Vos missions

L’objectif du poste Ingénieur R&D Technologies Deep Learning consiste à mettre en œuvre des technologies d'IA Génératives afin de construire des Industry World Models, permettant d'ouvrir une compréhension multimodale et multifactorielle de processus industriels complexes et d'accélérer l'automatisation et l'accélération de processus d'ingénierie avancés.

 En collaboration avec les responsables produits 3D Experience, recenser les use-cases applicatifs

En collaboration avec les Brands (CATIA, SIMULIA), le département Corporate Research et les autres ingénieurs du département, étudier l’état de l’art, identifier les solutions techniques et construire le pla de développement associé.

Prototyper les solutions techniques retenues et mettre en place des objets de test et des métriques pour les valider

Industrialiser la solution définitive suivant les process DS et garantir son déploiement dans les produits du groupe en respectant les délais impartis.

En termes techniques, l'objectif du stage est d'utiliser des technologies de Deep Reinforcement Learning afin de créer des modèles 3D sans passer par un intermédiaire de 2D comme actuellement disponible dans l'état de l'art.