Alternance ai Research Engineer - Multiphysics E-Machine Simulation H/F
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Job description
Dans le cadre de la transition vers la mobilité électrique, la conception de machines électriques performantes nécessite des centaines d'itérations. L'objectif de cette alternance est de dépasser les simples "modèles de substitution" pour développer un Agent IA Autonome capable de comprendre la physique sous-jacente (magnétisme, contraintes thermiques), d'orchestrer les flux de simulation et d'optimiser les conceptions en temps réel., Cartographie des workflows & Synthèse de données : Analyser la chaîne de simulation magnétique classique (Méthode des Éléments Finis - FEA) et prétraiter les jeux de données (géométrie, matériaux, métriques de performance).
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Développement de modèles hybrides : Concevoir et implémenter des réseaux de neurones informés par la physique (PINN) ou des réseaux de neurones sur graphes (GNN), et développer des modèles de substitution (surrogate models) pour l'estimation rapide des performances.
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Architecture d'agents IA : Construire un Agent IA (via des frameworks comme LangGraph ou AutoGen) capable de déclencher des simulations, d'interpréter les erreurs ou résultats physiques aberrants, et d'itérer de manière autonome pour atteindre les KPI multi-physiques.
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Validation : Comparer les prédictions de l'IA aux solveurs FEA haute fidélité et évaluer le compromis entre le gain de vitesse et la précision.
Requirements
Formation : Master 2 (M2) en cours.
Domaine : Mathématiques Appliquées, Sciences Calculatoires ou Machine Learning (Université ou École d'Ingénieurs).
Programmation & Deep Learning : Maîtrise de Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn) et des frameworks de deep learning (PyTorch ou TensorFlow).
Mathématiques : Solides bases en Équations aux Dérivées Partielles (EDP), théorie de l'optimisation et algèbre linéaire.
Physique & Simulation : Bonnes notions en électromagnétisme ou en Analyse par Éléments Finis (FEA). La connaissance d'outils comme Ansys Maxwell, JMAG ou Altair Flux est un atout.
Compétences techniques & Outils :
Une expérience en Apprentissage par Renforcement (Reinforcement Learning) ou en Optimisation Bayésienne est appréciée.
Qualités professionnelles :
- Esprit d'analyse rigoureux.
- Autonomie et curiosité pour les problématiques multidisciplinaires., Esprit d'analyse
Benefits & conditions
Plan d'actionnariat, Action logement
- Présence d'un comité social et économique (CSE).
- Restaurant d'entreprise et remboursement de 70% de vos frais de transports