STAGE - Ingénieur de recherche en modélisation et simulation mécanistique (F/H)

France, Cesson Sevigne
인턴

주요 채용 정보
Location:
France, Cesson Sevigne
Job type:
인턴
Brand:
Dassault Systèmes
Experience level:
Not specified
Posted on:
9/8/2025
Ref ID:
545097

Sujet : Construction de modèles agents multi-cellulaires et simulations numériques

Au sein du pôle de recherche, l’équipe Oncology Twin développe des outils numériques pour la santé dont l'objectif est de métamorphoser les pratiques médicales futures en oncologie à la fois pour le patient et les praticiens. Ces travaux s’effectuent à travers de nombreux partenariats, notamment des CHUs et IHU, dans des projets phares comme MediTwin (https://www.3ds.com/fr/newsroom/press-releases/meditwin-launch) et TwinOnco (https://www.3ds.com/fr/newsroom/press-releases/twinonco).

Sur l’agence de Cesson-Sévigné (proche de Rennes) de Dassault Systèmes, vous intégrerez le projet de modélisation d’organoïdes. De nombreuses applications en découlent, dont la modélisation de thérapies anti-cancéreuse innovantes via la construction d’un jumeau numérique de la tumeur. De très nombreux tests sont réalisables via les jumeaux numériques. Cette approche permettra non seulement de réduire considérablement les expériences à mener en laboratoire, notamment sur les animaux, lors du développement de nouvelles thérapies, mais ouvre aussi de nouvelles possibilités en termes de thérapie personnalisée.

Les modèles agents sont des modèles mécanistiques (non machine/deep learning), basé sur l’application de règles qui régissent le comportement des agents. Les agents sont les entités élémentaires (des cellules ici) du modèle. Leur organisation globale n’est pas dictée : elle résulte des comportements locaux (individuels et de voisinage). C’est via ces phénomènes d’émergence que nous pouvons simuler le comportement d’une tumeur en ayant uniquement défini des règles sur le comportement local des cellules.

Vos missions

Le but du stage est de créer un jumeau numérique de population de cellules, basé sur un modèle agent. Des règles de modélisation devront être créées, inspirées de celles de la littérature. Via une implémentation numérique, des populations de cellules seront ainsi simulées en 2D et 3D. Itérativement, les observations faites numériquement, pourront conduire à modifier les règles du modèle, de sorte à obtenir un comportement global le plus réel possible.

Dans une phase finale du stage, le code pourra se voir intégré à une librairie de calcul existante.

Vos missions seront les suivantes :

  • Réaliser une bibliographie
  • Créer des modèles, les implémenter et les simuler
  • Critiquer les résultats numériques obtenus
  • Présenter vos travaux

Vos qualifications

Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d’ingénieur ou Université, avec une spécialisation en mathématiques appliquées ou informatique, vous vous formez à la modélisation mécanistique (modèle agent, EDP, …) et/ou au calcul scientifique.

  • Vous maitrisez un langage de programmation comme Python ou un autre langage de programmation comparable (c++, …).
  • Vous maitrisez la programmation orienté objet.
  • Des connaissances en biologie et en médecine seront un plus.
  • Vous avez un niveau d’anglais suffisant pour pouvoir comprendre et analyser la littérature.

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Principaux avantages et bénéfices :

  • Environnement multiculturel
  • Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé
  • Engagement en faveur de la diversité et de l’inclusion
  • Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc

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.
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