Stage – Ingénieur R&D Deep Learning F/H

Rattaché(e) à la Section Calculs Mécaniques de Tuyauteries de la Business Unit Base Installée, l’objectif de ce stage est de développer un utilitaire basé sur des outils de « Deep Learning », et visant à comparer des composants de tuyauteries entre eux, afin d’extraire les composants les plus exposés au risque de rupture brutale.

Le stage se divisera en plusieurs phases :

– Compréhension des données utilisées sur le prototype actuel ;

– Optimisation du prototype actuel (révision de la nature des données d’entrée, recherche des paramètres de calculs optimisant le modèle, recherche d’une modélisation optimale pour le besoin) ;

– Réalisation d’un modèle prenant en compte les paramètres optimisés, avec la génération d’un nouveau jeu de données d’entrée (la quantité de données doit être conséquente), avec l’entrainement du modèle, et avec la création d’une interface pour les utilisateurs.

Un soin particulier relatif à l’écriture de tests unitaires et de la documentation des fonctionnalités développées dans l’utilitaire est attendu.

Vous êtes étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieurs (Bac+5) ou équivalent universitaire et suivez une formation à dominante Mécanique ou à dominante Informatique.

Vous avez des connaissances de base en calcul mécanique et justifiez d’un niveau d’anglais courant (B2 dans le CECRL).

Vous devez être en mesure de travailler en autonomie, et faites preuve d’initiative.

Vous possédez déjà une expérience concluante (projet universitaire, stage) dans laquelle vous avez développé en Python ou en Programmation Orientée Objet.

Vous maitrisez un outil de développement collaboratif tel que Git (est un plus).

Le stage est à pourvoir à partir du premier semestre 2025 pour une durée de 6 mois à LYON (69) au sein d’un établissement soumis à enquête administrative.

Specialization: R3 - Performance of R&D projects

Level of education (all) Master

Place: France, Auvergne-Rhône-Alpes, Rhône (69), Lyon

Employment level: Student

Position under administrative investigation: Yes

Item subject to export control authorization: Yes