Ingénieur RelOps & Transformation par l’IA (F/H)

Au sein de la R&D SIMULIA de Dassault Systèmes, vous rejoindrez l’équipe SIMULIA RelOps, au cœur du développement et de la validation de nos solutions logicielles de simulation. Vous évoluerez dans une équipe dynamique et conviviale, où l’entraide, le partage des connaissances et la collaboration sont essentiels. Vous contribuerez à des projets concrets de transformation de la R&D par l’intelligence artificielle, avec l’opportunité de proposer vos idées, d’explorer de nouvelles technologies et d’améliorer la productivité des équipes. Un environnement international stimulant, qui encourage les initiatives, la curiosité et l’expérimentation, tout en offrant de belles opportunités de progression technique.

Vos missions

 Transformer les opérations R&D grâce à l’automatisation et à l’intelligence artificielle, afin d’améliorer la productivité des équipes, d’accélérer la résolution des problèmes et de renforcer la qualité des produits SIMULIA :

Automatiser et optimiser les validations logicielles

• Contribuer à l’automatisation et à l’industrialisation des validations pour garantir la qualité et la fiabilité des produits SIMULIA.
• Identifier les tâches répétitives et optimiser les processus pour réduire les interventions manuelles et accélérer les cycles de validation.

Accélérer la transformation par l’IA

• Identifier et développer des cas d’usage de l’IA, notamment générative, pour améliorer l’efficacité des opérations et des équipes de développement.
• Explorer l’automatisation de l’analyse des logs, la synthèse des résultats de validation et l’identification des causes de régression.
• Prototyper et industrialiser des solutions permettant de réduire les tâches à faible valeur ajoutée et de mesurer les gains de productivité.

Exploiter les données pour anticiper les anomalies

• Analyser les données de validation et les diagnostics pour détecter les anomalies, identifier les tendances et prévenir les régressions.
• Évaluer les approches statistiques et de Machine Learning pour améliorer les diagnostics.