Stage de fin d'étude cycle ingénieur(e) en Data Science F/H
Publié 16.01.2025
Société : Safran Engineering Services
Domaine d'activité : Data
Emplacement : Magny Les Hameaux, Ile de France, France
Type de contrat : Stage
Durée du contrat : Temps complet
Diplôme requis : BAC+5
Expérience requise : Jeune diplômé-e/Première expérience
Statut professionnel : Etudiant
Langue(s) parlée(s) : Anglais Intermédiaire
Nous recherchons un(e) étudiant(e) pour un stage de fin d'étude ingénieur portant sur la recherche d'une méthode d'interpolation sous contraintes de courbes 3D (NURBS). Ce projet intègre une dimension de rétro-engineering, visant à analyser et comprendre les résultats d'interpolation renvoyés par une fonction « boîte noire » fournie par un modeleur CAO industriel servant de référence.
Le/la candidat(e) aura pour principales missions de :
1. Recherche d'une fonction paramétrique :
1. Étudier les fondements théoriques des NURBS et leur utilisation pour les interpolations de courbes 3D.
2. Analyser les résultats de la méthode d'interpolation implémentée dans la fonction « boîte noire » (rétro-engineering) pour en extraire les éléments clés.
3. Proposer et développer une méthode d'interpolation NURBS la plus approchante possible.
4. Valider et tester la méthodologie avec des cas d'usage représentatifs.
2. Développement de techniques de Machine Learning / Deep Learning :
1. Concevoir et implémenter des techniques adaptées de Machine Learning et Deep Learning (modèles de régression, réseaux de neurones, etc.) pour approximer l'interpolation NURBS de courbes 3D à partir d'un jeu de données généré par la fonction « boîte noire ».
2. Optimiser et évaluer les modèles développés.
3. Comparer les performances des différentes approches testées pour identifier la solution la plus robuste et précise.
4. Valider et tester la méthodologie avec des cas d'usage représentatifs.
Et en complément ?
Stage de 6 mois
Parlons de vous
Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieurs ou en master, spécialisé(e) en data science et mathématiques appliquées
• Solides connaissances en géométrie algorithmique et modélisation paramétrique,
• Connaissances techniques en Machine Learning et Deep Learning (modèles supervisés, régression, sélection de modèles, conception et entraînement de réseaux de neurones …),
• Outils et bibliothèques : Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, Keras…),
• Curiosité scientifique et appétence pour l'innovation appliquée,
• Autonomie, rigueur, et capacité d'analyse,
• Bonne communication et esprit d'équipe.
Quelques précisions
Quelques déplacements sont à prévoir selon la localisation du candidat. Entre Magny Les Hameaux et Blagnac. Le projet porteur est localisé à SES Blagnac mais travail en distanciel possible donc localisation à Magny Les Hameaux ou Blagnac.
Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi.
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