Au sein d’un campus scientifique d’excellence mondiale (Paris-Saclay), vous prendrez une part active au développement d’un centre de recherche technologique de niveau international dans le domaine de l’ingénierie numérique des systèmes.

Adossé aux meilleurs organismes de recherche français du domaine et constitué d’équipes mixtes académiques et industrielles, ce centre a pour mission de produire des travaux de recherche et développement permettant d’améliorer l’état de l’art dans les sciences du numérique, de générer de nouvelles connaissances et technologies en s’appuyant sur les percées de l’ingénierie numérique et de diffuser ses compétences dans tous les secteurs économiques. Votre poste sera pourvu pour renforcer l’équipe de recherche « Calcul scientifique et optimisation » sur des projets qui s’articulent autour de la problématique d’hybridation des modèles à base d’apprentissage (IA) et des modèles physiques. Par exemple en développant des travaux de R&D sur des sujets comme :

  • les calculs multi-échelles, multi-systèmes
  • la réduction de modèles
  • la propagation des marges et des incertitudes dans les modèles de simulation
  • L’optimisation de jumeaux numériques

Poste

Au sein de l’IRT SystemX, l’ingénieur-chercheur est intégré à l’équipe « Calcul Scientifique et Optimisation ». Il (elle) sera affecté(e) opérationnellement à des projets collaboratifs composés d’ingénieurs-chercheurs, de chercheurs industriels et académiques, de post-doctorants et de doctorants. La mission principale du poste consiste à :

  • Analyser les cas d’usages des partenaires industriels des projets et identifier les verrous scientifiques et technologiques à lever,
  • Participer à l’élaboration des propositions méthodologiques, technologiques et architecturales de l’équipe projet en cohérence avec les attentes des partenaires industriels et les propositions des partenaires académiques
  • Mener les travaux de recherche nécessaires pour lever ces verrous scientifiques et technologiques et produire les livrables correspondants
  • Participer à la définition et à la mise en place des environnements de développement,
  • Développer, configurer et mettre en place les preuves de concept et les démonstrateurs conformément aux propositions de l’équipe projet et à la stratégie technique de l’institut, tout en tenant compte du contexte d’exploitation des partenaires industriels du projet,
  • Contribuer à la spécification et à la réalisation d’expérimentations et d’analyses scientifiques sur les preuves de concept et les démonstrateurs du projet,
  • Documenter les travaux réalisés et participer aux transferts des résultats méthodologiques et technologiques vers les équipes des partenaires du projet,
  • Communiquer en conférences ou journaux de référence sur les résultats de ces recherches,
  • Contribuer à l’élaboration de la roadmap scientifique et technologique de son domaine,
  • Aider à la maturation des sujets et compétences scientifiques ou techniques de l’IRT à l’aide d’actions transverses.
  • L’ingénieur-chercheur est rattaché(e) hiérarchiquement au responsable du domaine « Calcul Scientifique et Optimisation », et rapporte opérationnellement aux chefs de projets auxquels il (elle) sera affecté(e). Le niveau de responsabilité dans l’équipe et l’autonomie pourront être adaptés selon l’expérience de l’ingénieur-chercheur. Le poste est basé à Gif-sur-Yvette. Des déplacements réguliers seront nécessaires en région parisienne.

Missions

Lors de la prise de poste, les missions principales seront de participer au développement de solutions logicielles pour l’hybridation des méthodes de modélisation physique et des méthodes d’apprentissage. Les missions portent principalement sur :

    • Réaliser un état de l’art scientifique sur les dernières avancées sur l’application des méthodes de machine learning (notamment deep learning) pour la modélisation physique.
    • Organiser et mettre en place les simulations physiques décrites dans les cas d’usage industriels du projet (simulation éléments finis, CFD, etc).
    • Définir des approches d’intelligence artificielle innovantes pour adresser les verrous identifiés dans les cas d’usage industriels.
    • La participation au développement d’un démonstrateur logiciel mettant en œuvre les algorithmes développés sur les cas d’usage (simulation physique).

Mots-clés: simulation physique, éléments finis, machine learning, optimisation.

Compétences

  • Maitrise des méthodes de calcul scientifique pour la simulation numérique (éléments finis, CFD, etc).
  • Maitrise des méthodes d’apprentissage statistique et d’optimisation.
  • Maitrise d’un logiciel de simulation physique (Ansys, Abaqus, freeFEM++, etc.).
  • Maitrise d’un langage de programmation scientifique (ex. Python). La connaissance de librairies de machine learning (ex. Scikitlearn, Pytorch) serait un plus certain.

Profil

Titulaire d’un diplôme d’ingénieur et/ou d’un doctorat en calcul scientifique et/ou machine learning

Qualités professionnelles et relationnelles :

  • Curiosité, esprit d’initiative, capacité d’analyse et rigueur
  • Adaptabilité et autonomie
  • Capacité à travailler en mode projet: suivi et avancement des travaux, valorisation et communication des résultats,
  • Aisance relationnelle, capacité à travailler en équipe,
  • Très bonne communication orale et écrite (en français et anglais).

Pour postuler : jobs@irt-systemx.fr – Merci de mentionner le numéro de référence DOP 153

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