Qualifications
Vous êtes étudiant(e) en dernière année d’École d’Ingénieur à la recherche d’un stage de fin d’études et vous avez suivi une spécialisation en Intelligence Artificielle, Calcul Scientifique, Mathématiques Appliquées, Génie Logiciel ou Ingénierie Aérospatiale.
Vous disposez de solides compétences en développement Python et en calcul scientifique, et maîtrisez les outils modernes de l’ingénierie logicielle tels que Git, Azure DevOps, Docker, les pipelines CI/CD et les environnements Linux. Vous êtes à l’aise dans des contextes pluridisciplinaires où interagissent logiciels, données et modèles d’ingénierie.
Vous portez un intérêt marqué à l’application de l’Intelligence Artificielle aux systèmes physiques, notamment à travers les Physics-Informed Neural Networks (PINNs), les Neural Operators tels que les Fourier Neural Operators (FNOs) ou DeepONet, le Scientific Machine Learning (SciML), la modélisation de substitution (surrogate modeling) et les simulations guidées par la physique. Une expérience avec des frameworks tels que PyTorch, JAX ou TensorFlow constitue un atout.
Des connaissances en modélisation et simulation de systèmes dynamiques, en résolution d’équations aux dérivées partielles (EDP/PDE), en quantification des incertitudes, en jumeaux numériques (Digital Twins) ou en analyse de missions spatiales seront particulièrement appréciées.
Toute expérience académique, de recherche ou industrielle portant sur les systèmes satellitaires, la mécanique orbitale, les opérations spatiales, l’observation de la Terre, la thermique spatiale, la dynamique des fluides ou les simulations d’ingénierie assistées par IA constituera un réel avantage. Une première expérience dans un contexte de recherche, de publication scientifique ou de développement de solutions innovantes sera également valorisée.
Vous êtes passionné d’aerospatial et vous justifiez idéalement d’une première expérience (stage, projet) dans le domaine.
Réactif(ve), rigoureux(se), autonome et doté(e) du sens du service, vous souhaitez évoluer dans un environnement challengeant.
Aéronautique