Stage Ingénieur - Prédiction de la réponse de capteurs via une approche hyb at TechnicAtome

Aix-en-Provence, Provence-Alpes-Cote d'Azur, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

04 Aug, 26

Salary

0.0

Posted On

06 May, 26

Experience

0 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Fluid Mechanics, Machine Learning, Python, CFD, Data Post-processing, Unsupervised Learning, Supervised Learning, Dimensionality Reduction, Model Development, Data Analysis

Industry

Defense and Space Manufacturing

Description

Description de l'entreprise Référence : STG-TA-AIX-26-P28-04 Vous avez le souhait de travailler au sein d’un collectif, dans une entreprise française à taille humaine, à la pointe des technologies ? Portée par plus de 2100 collaborateurs répartis sur 8 sites implantés dans tout l’hexagone, TechnicAtome conçoit les réacteurs nucléaires compacts des sous-marins et porte-avions de la Marine Française, tout en œuvrant dans le domaine du nucléaire civil sur des projets innovants tels que le Réacteur Jules Horowitz. Être collaborateur chez TechnicAtome c’est prendre part à l’excellence technique au sein d’équipes investies et reconnues pour leur expertise. Description du poste TechnicAtome, en tant que Concepteur des Chaufferies Nucléaires de Propulsion Navale, réalise des études CFD pour orienter et justifier les choix de conception de ses réacteurs. A divers endroits dans le réacteur, des capteurs permettent d’évaluer localement l’évolution de la température tout au long de la vie du cœur. Des simulations CFD sont ensuite réalisées pour corréler la réponse de ces capteurs à l’évolution de grandeurs intégrales, utiles pour l’exploitation du réacteur. La précision lors de l’évaluation de ces grandeurs est donc de première importance. Pour corréler précisément la réponse des capteurs avec les grandeurs intégrales sur toute la vie du cœur, des centaines de calculs CFD coûteux seraient nécessaires. Un modèle de Machine Learning, entraîné sur un nombre réduit de simulations CFD, permet actuellement de diminuer le nombre de calculs CFD nécessaires, au prix d’une certaine dégradation de la fiabilité et de la robustesse de la prédiction. L’objectif du stage est de développer une méthode de prédiction fiable, précise et peu coûteuse de résultats de simulation CFD via Machine Learning. Vos principales missions consistent à : Constituer une base de données robuste de calculs CFD ; Extraire et post-traiter les données physiques en vue de les utiliser dans les algorithmes d’apprentissage ; Explorer et implémenter différents types de méthodes et d’architectures (apprentissage non supervisé, apprentissage supervisé, réduction de dimension, etc.) pour simplifier la complexité sans perdre la physique, améliorer la précision et la robustesse ; Comparer les performances de différents modèles de Machine Learning ; Elaborer une méthodologie – transposable à d’autres réacteurs – de mise en place des bases d’entraînement et validation CFD et de développement d’un modèle. Qualifications Nous recherchons un(e) stagiaire réalisant un stage de césure à partir de septembre avec des connaissances en mécanique des fluides et machine learning. Des bases en Python sont nécessaires. Vous êtes rigoureux(se) et méthodique. Vous montrez un intérêt particulier pour le développement de modèles. Reconnu(e) pour vos facilités à travailler en équipe, vous faites preuve de curiosité, avez un bon esprit de synthèse et êtes force de proposition. Informations complémentaires Nous vous proposons : Un CSE Un restaurant d’entreprise Une conciergerie... Dans le cadre de ce recrutement, l’accès au site donne lieu à des enquêtes administratives de sécurité. Le poste pouvant nécessiter d'accéder à des informations relevant du secret de la Défense Nationale, la personne retenue fera l'objet d'une procédure d'habilitation, conformément aux dispositions des articles R.2311-1 et suivants du Code de la Défense et de l'IGI 1300 SGDSN/PSE du 09 août 2021. Notre processus de recrutement : Étude de votre profil Échange téléphonique Entretiens avec vos futurs responsables et les équipes ressources humaines Retour sur votre candidature La diversité est une force dans nos équipes, c’est pourquoi nous y attachons une importance toute particulière. Notre entreprise est engagée sur les aspects santé et sécurité, avec la participation de chaque collaborateur, assurant ainsi un environnement de travail sécurisé pour tous. Nature du contrat: Stage Site: Aix-en-Provence

Responsibilities

Develop a reliable and cost-effective method to predict CFD simulation results using Machine Learning. This includes building robust CFD databases, implementing various learning architectures, and creating a transferable methodology for other reactors.