Стажування з інженерії R&D: Зменшення фізичних моделей за допомогою глибокого навчання Ч/Ж Бронярд (25)

Опис компанії

Прискорте свою кар'єру в рамках швидко ростучої глобальної інженерної групи. У SEGULA Technologies ви будете працювати над захоплюючими проектами та допомагати формувати майбутнє в компанії, де інновації пов'язані з інженерією.

3D-друк, доповнена реальність, автономний транспорт, завод майбутнього... щоденне життя для наших 13 000 талановитих співробітників, можливо, і для вас?

Чи то по той бік вулиці, чи на іншому кінці планети, ви знайдете можливості в SEGULA Technologies, які нададуть нового сенсу вашій кар'єрі!

Опис посади

В рамках наших проектів досліджень та інновацій у нашому агентстві BROGNARD, ви будете працювати над зменшенням складних фізичних моделей за допомогою моделей Deep Learning, які краще спроможні вловлювати не лінійні залежності. Основною метою дослідження буде знайти найкращий баланс між зменшенням часу обчислення порівняно з повними моделями та збереженням точності рішень.

Запропонований підхід такий:

• Дослідження методів зменшення моделі, особливо для ПДР, що залежить від часу
• Пошук рішень для оптимізації моделей глибокого навчання через конкретні фізичні принципи.
• Розробка рішень для зменшення моделі на основі різних архітектур Deep Learning (auto-encoders, LSTM...)
• Конвертація 3D моделей у моделі системи 0D/1D для оптимізації керування командами
• Введення розробленого рішення до цифрових двійників замість методу скінченних елементів

Кваліфікація

Ви шукаєте стажування в рамках навчання за вашою програмою бакалавра +5 зі спеціалізацією в області математичної інженерії

Ви зацікавлені в нових технологіях і технічних професіях.

Ви добре володієте математикою та Deep Learning.

Знання програмування на Python та MatLab.

Динамічні, мотивовані і ретельні, ви маєте справжній бажання навчатися та любите роботу в команді, приєднуйтесь до нашої організації з бажанням виявити свої таланти.

Додаткова інформація

Тривалість стажування: 6 місяців

Початок стажування: лютий-березень 2024