Ingénieur de Recherche en IA - Ml H/F - 95

Rejoignez Dassault Systèmes pour façonner l'avenir de l'apprentissage automatique basé sur les données pour les simulations numériques accélérées. L'équipe R&D Multiphysics Science & Technology recherche un(e) Chercheur-se en Machine Learning hautement motivé(e), prêt(e) à transformer les simulations traditionnelles basées sur la physique grâce à des algorithmes de réseaux de neurones de pointe.Dans ce poste à temps plein, vous vous concentrerez sur le développement et l'amélioration d'algorithmes de réseaux de neurones entraînés à partir de données historiques issues de simulations numériques basées sur la physique (par exemple, éléments finis ou volumes finis). Votre travail contribuera de manière significative à l'avancement de la recherche en apprentissage profond géométrique et physique pour créer des modèles de substitution 3D destinés à des applications industrielles et en sciences de la vie.

Vos missions :
- Mener des recherches et développer des méthodes innovantes d'apprentissage automatique non paramétriques pour accélérer les simulations physiques.
- Concevoir, entraîner, valider et optimiser des réseaux de neurones à l'aide de frameworks ML de pointe (ex : PyTorch, TensorFlow, JAX).
- Évaluer la fiabilité prédictive et l'efficacité computationnelle des modèles ML par rapport aux simulations physiques traditionnelles.
- Relever des défis concrets à fort impact dans les domaines de la conception, de la fabrication et des sciences de la vie.
- Collaborer avec des leaders industriels mondiaux, des institutions de recherche et des équipes pluridisciplinaires.
- Se tenir informé des tendances émergentes en apprentissage profond géométrique, en IA informée par la physique et en méthodes numériques.
- Participer à la création de pipelines de données pour la gestion de données issues de sources variées (clients ou internes).
- Contribuer aux activités de développement logiciel pour la création de preuves de concept en vue d'une industrialisation (Python ou C++).
- Documenter et maintenir les modèles, expériences, pratiques et résultats pour une intégration logicielle ou une publication (conférences / revues scientifiques).

Vos qualifications :
- Doctorat en méthodes numériques, informatique, machine learning ou domaine connexe. Une expérience de 3 à 6 ans est un atout.
- Excellente maîtrise du développement d'algorithmes de réseaux de neurones et de l'encodage géométrique pour l'apprentissage profond de PDE physiques.
- Solide compréhension de la modélisation physique et des méthodes de simulation numérique (un plus !).
- Maîtrise avancée de Python ou C++, avec une expérience pratique des frameworks ML tels que PyTorch, TensorFlow ou JAX.
- Expérience démontrée en développement logiciel scientifique en C++ moderne et en développement Agile (un plus !).
- Fortes compétences analytiques et en résolution de problèmes, avec une attention particulière à l'efficacité, la précision et la scalabilité des modèles.
- Connaissance en gestion de configuration de logiciels commerciaux à grande échelle, structures de données et algorithmes liés aux logiciels de CAO/IAO (un plus !).
- Autonomie, adaptabilité et capacité à évoluer dans un environnement de recherche dynamique et rapide.
- Excellentes compétences en communication et en collaboration, capable de travailler de manière indépendante ou au sein d'équipes pluridisciplinaires réparties géographiquement.
- Maîtrise de l'anglais, à l'écrit comme à l'oral.

Nous rejoindre c'est aussi :Intégrer une entreprise scientifique au coeur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ansPrincipaux avantages et bénéfices :· Environnement multiculturel ;· Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé ;· Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion ;· Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc ;