Dans le cadre de ses activités de conception de réacteurs nucléaires (génération III et génération IV), FRAMATOME utilise des outils de simulations avancés, dont des codes de CFD. Ces codes permettent d'obtenir des résultats très précis mais sont très consommateurs en temps machine.
Au sein de l'équipe "thermohyadraulique et fonctionnement" du département "procédé et sûreté Lyon" de la direction technique de l'ingénierie, la mission consiste à utiliser des méthodes d'apprentissage machine (réseaux de neurones, analyse en composantes principales, extrapolations...) dans le but d'accélérer les calculs de CFD.
FRAMATOME a développé une méthode d'accélération de calculs basée sur cette méthode, qui demande à être optimisée d'un point de vue gestion de données.
Vous aurez pour missions de :
- Optimiser la gestion des données dans l'interface
- Valider son application sur des cas industriels.
- Exploiter des bases de données de résultats existantes
- Générer des métamodèles précis.
Profil
De niveau BAC+5 en école d’ingénieurs ou équivalent universitaire généraliste ou spécialité mécanique des fluides / énergétique.
Vous avez des connaissances de techniques de machine learning (python, keras ou tensorflow) et idéalement en codage python ou C++.
Vous avez des connaissances en CFD, de préférence STAR*CCM+, mais d'autres codes sont également possibles.
Vous êtes rigoureux(se), autonome et organisé(e).
Etablissement soumis à enquête administrative.
Localisation du posteLocalisation du poste
France, Auvergne-Rhône-Alpes, Rhône (69)
Site
Lyon
Déplacements
Non
Durée du contrat en mois
6
Categorie de l'offre
Standard
Critères candidatNiveau d'études min. requis
Bac+5
Niveau d'expérience min. requis
Etudiant
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