Michael PageToulouse (31)
pour définir et mettre en oeuvre une architecture backend fiable, performante et sécurisée,Développer et maintenir des API RESTful pour une intégration fluide avec les systèmes internes et externes,Collaborer étroitement avec les développeurs front...
Marine NationaleToulouse (31)
et Régulation Automatique) ; BTS CRSA (Conception et Réalisation de Systèmes Automatiques) ; BTS FED (Fluides Energies Domotique) ; BTS CPI (Conception de produits industriels) ; BTS CIM (Conception et Industrialisation en Microtechnique) ; BTS ATI (Assistance...
LHHToulouse (31)
Votre missionPartenaire de rang 1 des grands donneurs d’ordre industriels (Airbus, BAE Systems, Boeing, Bombardier, Dassault Aviation, Embraer, Honda Aircraft Company, Lockheed Martin, Raytheon Technologies, Thales), Latecoere sert le secteur...
Amazon TAMourvilles-Hautes (31), 36 km de Toulouse (31)
nous faisons tout ce qui est en notre pouvoir pour agir de manière volontaire, fluide et agile.
Cette approche se résume par l'un de nos principes majeurs de leadership : « Être Proactif ». Nos équipes ne sont pas seulement présentes : elles unissent...
ReiselToulouse
Nous sommes une société de conseil en ingénierie et digital qui intervient sur les secteurs d'avenir : la mobilité, la transition écologique, la santé et l'industrie 4.Nous accompagnons nos plus de 100 clients, grands groupes et PME, dans leurs défis pour imaginer et créer le monde de demain.Le Grou...
ReiselToulouse
Nous sommes une société de conseil en ingénierie et digital qui intervient sur les secteurs d'avenir : la mobilité, la transition écologique, la santé et l'industrie 4.Nous accompagnons nos plus de 100 clients, grands groupes et PME, dans leurs défis pour imaginer et créer le monde de demain.Le Grou...
ReiselFrance
Nous sommes une société de conseil en ingénierie et digital qui intervient sur les secteurs d'avenir : la mobilité, la transition écologique, la santé et l'industrie 4.Nous accompagnons nos plus de 100 clients, grands groupes et PME, dans leurs défis pour imaginer et créer le monde de demain.Le Grou...
ASSYSTEMToulouse
Votre future équipe :</strong></p><p>Vous rejoignez les équipes sur cette zone en développement en maîtrise d'œuvre pour la conception en CVC. Vous êtes issu(e) d’une<strong>?formation Bac +5 (</strong>éc...
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Stage Ingénieur sur l'application des Réseaux de neurones Informés (F/H)
Toulouse | jobs.capgemini.com |
Contexte
Capgemini Engineering fait partie du groupe Capgemini, un leader mondial, responsable et multiculturel, regroupant 300 000 personnes dans près de 50 pays. Partenaire stratégique des entreprises pour la transformation de leurs activités en tirant profit de toute la puissance de la technologie, le Groupe est guidé au quotidien par sa raison d'être : libérer les énergies humaines par la technologie pour un avenir inclusif et durable.
Fort de plus de 50 ans d'expérience et d'une grande expertise des différents secteurs d' activité, Capgemini est reconnu par ses clients pour répondre à l ensemble de leurs besoins, de la stratégie et du design jusqu'au management des opérations, en tirant parti des innovations dans les domaines en perpétuelle évolution du cloud, de la data, de l' Intelligence Artificielle, de la connectivité, des logiciels, de l'ingénierie digitale et des plateformes.
Description du poste
Dans le cadre du projet de recherche et développement Sim4Energies, le département Fluide & Thermique de Capgemini Engineering développe activement des modèles hybrides pour optimiser les systèmes énergétiques. Ces modèles hybrides, également connus sous le nom de réseaux de neurones informés par la physique (PINN), présentent un grand intérêt pour la communauté scientifique en tant qu'outil permettant de résoudre des problèmes complexes dans les domaines de la mécanique des fluides et du transfert de chaleur.
Ils permettent l'intégration de lois physiques et d'équations directrices dans l'architecture du réseau neuronal, permettant ainsi la prédiction de phénomènes physiques complexes.
L'objectif principal de ce stage est d'utiliser les PINN pour résoudre diverses équations différentielles. Un intérêt pour les problématiques liées aux transferts thermiques et/ou à la dynamique des fluides est requis, ainsi que de solides compétences en Python.
Notre équipe a déjà développé quelques codes PINN fonctionnels, mais nous devons les améliorer et travailler sur leur documentation. Le produit final de ce stage sera une bibliothèque de codes PINN, hébergée en interne sur Gitlab.
Votre Mission
Trois grands axes de travail sont identifiés :
• Développement de modèles PINN : Travailler sur le développement et l'amélioration de modèles PINN pour résoudre des équations différentielles liées au transfert de chaleur et à la dynamique des fluides. Cela inclut la conception de nouvelles architectures de réseaux neuronaux et d’algorithmes d’optimisation.
• Optimisation et tests des modèles PINN : collaborer avec l'équipe pour optimiser et tester les codes PINN développés, en mettant l'accent sur l'amélioration des performances, la réduction du temps de calcul et l'augmentation de la précision des résultats.
• Documentation et hébergement Gitlab : Contribuer à la création de guides d'utilisation complets et clairs pour la bibliothèque de codes PINN et garantir que la bibliothèque de codes PINN est correctement hébergée sur Gitlab.
Votre profil
De formation BAC+4/+5 (formation Ingénieurs, Ecoles ou Université)
Stagiaire autonome, méthodique, force de proposition avec une aptitude à l’analyse critique des résultats. Bon niveau d’anglais (équivalent B2 minimum) Ce poste est ouvert aux personnes en situation de handicap.
Capgemini Engineering fait partie du groupe Capgemini, un leader mondial, responsable et multiculturel, regroupant 300 000 personnes dans près de 50 pays. Partenaire stratégique des entreprises pour la transformation de leurs activités en tirant profit de toute la puissance de la technologie, le Groupe est guidé au quotidien par sa raison d'être : libérer les énergies humaines par la technologie pour un avenir inclusif et durable.
Fort de plus de 50 ans d'expérience et d'une grande expertise des différents secteurs d' activité, Capgemini est reconnu par ses clients pour répondre à l ensemble de leurs besoins, de la stratégie et du design jusqu'au management des opérations, en tirant parti des innovations dans les domaines en perpétuelle évolution du cloud, de la data, de l' Intelligence Artificielle, de la connectivité, des logiciels, de l'ingénierie digitale et des plateformes.
Description du poste
Dans le cadre du projet de recherche et développement Sim4Energies, le département Fluide & Thermique de Capgemini Engineering développe activement des modèles hybrides pour optimiser les systèmes énergétiques. Ces modèles hybrides, également connus sous le nom de réseaux de neurones informés par la physique (PINN), présentent un grand intérêt pour la communauté scientifique en tant qu'outil permettant de résoudre des problèmes complexes dans les domaines de la mécanique des fluides et du transfert de chaleur.
Ils permettent l'intégration de lois physiques et d'équations directrices dans l'architecture du réseau neuronal, permettant ainsi la prédiction de phénomènes physiques complexes.
L'objectif principal de ce stage est d'utiliser les PINN pour résoudre diverses équations différentielles. Un intérêt pour les problématiques liées aux transferts thermiques et/ou à la dynamique des fluides est requis, ainsi que de solides compétences en Python.
Notre équipe a déjà développé quelques codes PINN fonctionnels, mais nous devons les améliorer et travailler sur leur documentation. Le produit final de ce stage sera une bibliothèque de codes PINN, hébergée en interne sur Gitlab.
Votre Mission
Trois grands axes de travail sont identifiés :
• Développement de modèles PINN : Travailler sur le développement et l'amélioration de modèles PINN pour résoudre des équations différentielles liées au transfert de chaleur et à la dynamique des fluides. Cela inclut la conception de nouvelles architectures de réseaux neuronaux et d’algorithmes d’optimisation.
• Optimisation et tests des modèles PINN : collaborer avec l'équipe pour optimiser et tester les codes PINN développés, en mettant l'accent sur l'amélioration des performances, la réduction du temps de calcul et l'augmentation de la précision des résultats.
• Documentation et hébergement Gitlab : Contribuer à la création de guides d'utilisation complets et clairs pour la bibliothèque de codes PINN et garantir que la bibliothèque de codes PINN est correctement hébergée sur Gitlab.
Votre profil
De formation BAC+4/+5 (formation Ingénieurs, Ecoles ou Université)
Stagiaire autonome, méthodique, force de proposition avec une aptitude à l’analyse critique des résultats. Bon niveau d’anglais (équivalent B2 minimum) Ce poste est ouvert aux personnes en situation de handicap.
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