STAGE - Data Scientist 3D génératif junior - (H/F)

STAGE - Data Scientist 3D génératif junior - (H/F)

Au sein de Dassault Systèmes, vous intégrerez l'organisation CATIA AI Driven Design en charge de définir nos solutions futures dans les domaines du design génératif en utilisant les dernières technologies d'Intelligence Artificielle. Cette équipe de data scientists, data engineers et data stewards est aussi en charge de la gestion de notre patrimoine de données 3D, crucial à l'entraînement et à l'évaluation de nos modèles d'apprentissage (ML/DL).

CATIA est une solution de conception assistée par ordinateur (CAO) développée par Dassault Systèmes, qui permet aux ingénieurs et aux designers de créer, de modéliser et de simuler des produits et des systèmes complexes.

Le design génératif est une approche de conception qui utilise des algorithmes mathématiques et des méthodes d'optimisation multi-physique pour créer des formes et des structures complexes à partir de paramètres et de règles métier. Ces algorithmes permettent de créer des modèles géométriques qui ne peuvent être réalisés manuellement, et qui offrent des avantages en termes de fonctionnalité, de légèreté, de résistance et de coûts de production.

Dans le but d'améliorer continuellement nos solutions de design génératif, votre mission consistera à utiliser et à développer des modèles d'intelligence artificielle de pointe. Vous aurez accès à un patrimoine de données 2D et 3D et travaillerez en collaboration sur les dernières innovations en matière de modèles génératifs (ex. diffusion, GANs, VAEs, normalizing flows) afin de mettre en place des solutions capables de concevoir de nouveaux designs à partir de spécifications précises, formulées par exemple en langage naturel ou dérivées d'images ou de géométries 3D.

Responsabilités et Qualifications :

1. Ingénieur de formation avec une spécialisation en intelligence artificielle.
2. Des connaissances en Machine Learning/Deep Learning avec les bibliothèques Python associées (PyTorch, TensorFlow ou framework IA équivalent, NetworkX, Pandas, NumPy) sont essentielles.
3. Des connaissances avancées sur les modèles génératifs en Deep Learning (ex. diffusion, GANs, VAEs), leurs principes et leurs usages ainsi que leur mise en place sont nécessaires.
4. Des connaissances dans le développement orienté objet (C++ ou autre) sont un plus.
5. Le candidat devra faire preuve d’un esprit d’analyse et de méthodologie afin de couvrir l’ensemble du sujet.
6. De l’autonomie, de l’assiduité et un esprit de recherche sont nécessaires à cette mission (revue de littérature, veille technologique, curiosité intellectuelle).
7. Un réel esprit de collaboration et d'innovation est un atout.

Les atouts en nous rejoignant :

1. Diversité des technologies, produits et solutions
2. Apprentissage au sein d’une équipe experte
3. Engagement en faveur de la diversité et de l’inclusion

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