APPRENTISSAGE - Ingenieur developpement Web & Java: IA & Circularité (H/F)
Au sein de cette entreprise, vous intégrez l’organisation CATIA R&D Business Insight qui est en charge des applications permettant le pilotage, l'évaluation et la gestion de métriques associées à une structure produit. Ces métriques apportent différents angles de vue d'un même objet : coût, matières, mais également impact environnemental.
Vous rejoindrez l'équipe Sustainability, qui développe les applications permettant de comparer différentes versions d'un produit sur l'ensemble de son cycle de vie (de sa création à son recyclage par exemple) selon différentes métriques environnementales (telles que les émissions de CO2eq ou l'usage de l'eau par exemple) définies suivants les recommandations des organismes internationaux (GIEC, UE, etc).
L'objectif de l'équipe Sustainability est de donner une vue la plus objective possible du coût environnemental d'un produit, pour faire les meilleurs choix possibles en amont de sa fabrication. Vous serez amené(e) à collaborer avec vos collègues à l'international : France, Inde, USA notamment.
Vos Missions
Nos solutions permettent aux designers et industriels de créer des jumeaux virtuels 3D de leurs produits et de les optimiser selon des critères de développement durable, et en particulier via des indicateurs de circularité.
En tant qu'apprenti(e) ingénieur(e), vous participerez à enrichir nos applicatifs de circularité en y intégrant de l'IA générative notamment pour créer des liens entre jumeau virtuel et matériaux associés, ou encore en réalisant des "Virtual Companions" (assistants IA) pour optimiser la circularité des produits et leurs impacts environnementaux.
Les solutions techniques à proposer peuvent être de différentes natures, et beaucoup d'entre elles nécessitent des mécanismes d'apprentissages pour permettre des prédictions basées sur les données existantes.
L'objectif de cette mission d'apprentissage sera ainsi d'introduire de nouvelles solutions techniques basées sur l’intelligence artificielle pour automatiser l’évaluation des caractéristiques environnementales des produits, mais aussi de proposer des pistes d’optimisation du design.
Qualifications
Vous préparez un diplôme de niveau BAC+5, Ecole d’ingénieur ou Master Universitaire et recherchez un apprentissage sur 3 ans.
Vous avez des compétences techniques en Machine Learning (CNN, RNN, classifiers type K-Means ou autres) et en développement logiciel, à la fois back et front. Vous pourrez les mettre en pratique techniquement, au moyen notamment d'une stack Python (frameworks Pandas, Tensorflow, Pytorch par exemple), Jakarta (Java) EE pour le backend, et idéalement par des compétences TypeScript / Javascript.
Les connaissances suivantes seraient également un plus :> Eco-conception et Analyse de Cycle de Vie (ACV)> Méthodologies d'évaluation de la Circularité des produits (Material Circularity Indicator, Circularity Footprint Formula, ISO59020...).
Un bon niveau d’anglais est indispensable, vous serez amenez à l'utiliser quotidiennement.
Nous recherchons une personne organisée, afin de structurer les différentes étapes du projet à construire, mais également assez autonome : vous aurez à faire preuve d'initiative en effectuant un travail de recherche et de veille technologique. La démarche de recherche doit être à la fois méthodique et objective, il est donc nécessaire d'avoir cette approche en proposant des solutions avec leurs points forts et leurs points faibles. Il est important d'avoir une certaine sensibilité aux sujets environnementaux, ils sont le quotidien de l'équipe. Enfin, nous recherchons une personne professionnelle et consciencieuse, avec également un très bon relationnel : notre équipe est soudée et très humaine !
Les atouts en nous rejoignant
· Environnement collaboratif et innovant
· Collaboration internationale
· Diversité des technologies, produits et solutions
· Apprentissage au sein d’une équipe experte
Inclusion statement
CATIA è la soluzione leader a livello mondiale per la progettazione e l'esperienza dei prodotti. CATIA offre la capacità non solo di modellare qualsiasi prodotto in 3D, ma di farlo tenendo in considerazione il comportamento del prodotto in condizioni reali.
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