STAGE - Ingénieur de recherche : Design génératif (F/H)

Dassault Systèmes, l'entreprise de la 3DEXPERIENCE, est un « accélérateur de progrès humain ». Elle propose aux entreprises et aux particuliers des environnements virtuels collaboratifs qui leur permettent d'imaginer des innovations plus durables. En développant un jumeau virtuel du monde réel, grâce à la plateforme 3DEXPERIENCE et à ses applications, Dassault Systèmes donne à ses clients les moyens de repousser les limites de l'innovation, de l'apprentissage et de la production.

Les 20 000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270 000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site

Sujet : Design Génératif en Physique des Fluides

Au sein du département « Corporate Research & Science », vous intégrerez une équipe qui s'intéresse à la modélisation 3D et au design génératif, aux technologies de simulation physique, ainsi qu'à l'optimisation de structures pour des expériences interactives dans des environnements mêlant virtuel et réel.

Le stage proposé aborde le défi du Design Génératif 3D, en se concentrant sur les choix de formulations mathématiques, de simulations physiques et d'optimisations numériques permettant d'explorer un vaste espace de conception. Il vise plus particulièrement l'étude de l'utilisation de représentations par champs eulériens et de la physique différentiable dans un environnement de code de recherche C++ flexible et performant, pour la simulation de fluides et la génération automatique de formes 3D.

L'équipe utilise déjà plusieurs processus d'analyse et de génération 3D. Certains sont axés sur les mathématiques et la physique, comme l'analyse par éléments finis, la simulation de solides et de fluides, et l'optimisation topologique sur champs eulériens. D'autres s'inspirent des systèmes naturels, tels que les procédés de croissance basés sur des règles locales, l'émergence et l'auto-organisation, comme les automates cellulaires ou les modèles de réaction-diffusion. À cela s'ajoutent de nombreuses approches issues du Deep Learning, incluant les encodeurs et leurs espaces latents (DeepSDF, NERFs), ainsi que des modèles par particules ou voxels issus de la recherche en simulation transitoire et dynamique déformable (ChainQueen, Taichi).

Vos missions

Dans ce grand espace de possible partiellement cartographié, vos activités principales seront :

• Explorer, identifier et prototyper des méthodes prometteuses pour générer des structures 3D auto-adaptatives, composables et optimisables
• Développer et tester ces méthodes dans un environnement de code C++ flexible et performant
• Appliquer ces approches à différents domaines, tels que l'ingénierie mécanique (optimisation de pièces avec contraintes physiques fortes), la robotique (conception automatique de robots terrestres ou volants), l'architecture (optimisation de formes et structures de bâtiments pour le rendement énergétique), ainsi que les biens de consommation ou le mobilier

Vos qualifications

Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, avec une spécialisation en Mathématiques Appliquées, Simulation Physique ou Géométrie Algorithmique vous recherchez un stage.

Vous possédez des compétences dans les domaines suivants :

• C/C++
• Programmation informatique, calcul scientifique et simulation physique
• Algorithmes différentiables, analyse par éléments finis et optimisation numérique

De nature curieuse et autonome, vous faites preuve de ténacité et d'efficacité dans vos travaux.

Vous êtes à l'aise en anglais à l'oral comme à l'écrit.

Nous rejoindre c'est aussi

Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans

Principaux 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