About the role
Notre équipe Recherche développe et évalue des technologies innovantes via des prototypes pour maintenir notre expertise sur les enjeux techniques stratégiques.
Les méthodes numériques itératives (optimisation, quantification d’incertitude) nécessitent des milliers d’appels à des simulateurs, souvent coûteux. Les approches multi-fidélité combinent plusieurs simulateurs et données expérimentales (précisions et coûts variables) pour rendre ces études industrielles viables.
Problématique : Les méthodes traditionnelles utilisent des Processus Gaussiens (GP) pour modéliser les quantités d’intérêt et estimer les incertitudes (clé pour l’optimisation bayésienne). Pour traiter la plupart des problèmes industriels, des adaptations doivent être apportées.
L’objectif du stage sera de poursuivre les travaux sur l’optimisation bayésienne en apportant des améliorations clés :
- Augmenter la dimension des problèmes résolvables (ex. : Processus Gaussiens Sparses)
- Traiter des variables discrètes et catégorielles
- Gérer plusieurs objectifs concurrents
- Adapter ces méthodes à la multi-fidélité pour des cas industriels réels
Vos missions
Plus concrètement, vos missions principales s’articuleront sur :
- Recherche : État de l’art sur l’optimisation mixte multi-objectif en multi-fidélité
- Développement : Implémentation et validation des méthodes
- Application : Tests sur des cas académiques puis industriels (conception, calibration, etc.)
- Restitution : Rapports techniques et présentations orales (équipe + autres départements)
Vos qualifications
Vous êtes actuellement en Master 2 / Bac+5 (école d’ingénieur ou université) avec de solides connaissances en mathématiques appliquées et analyse numérique, et un intérêt marqué pour la simulation numérique de phénomènes physiques.
Compétences techniques :
- Programmation : Maîtrise de Python et/ou C++
- Statistiques : Notions en approche Bayésienne
- Communication : Rédaction synthétique et présentations orales percutantes
Curieux(se), rigoureux(se) et autonome, vous faites preuve d’initiative et de force de proposition.
Nous rejoindre c'est aussi
Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l’innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans.
Un environnement collaboratif et innovant
Une collaboration internationale
Une diversité de technologies, produits et solutions
Un engagement fort en faveur de la diversité et de l’inclusion
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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Questions, answered
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Yes. This role at Dassault Systèmes was screened before publishing – we confirmed the employer before listing it.
The employer didn't disclose a salary range for this listing. JobAssist shows pay whenever it's available.
This position can be done from anywhere, with no in-office requirement.
Yes – every application is tailored from your profile and this job's requirements, and you can review and edit before it's sent.