Ingenieur de recherche (F/H)Dassault Systèmes

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 www.3ds.com/fr

En tant qu'Ingénieur de recherche en quantification d'incertitudes, vous rejoignez les équipes de recherche de Dassault Systèmes pour développer de nouvelles méthodes à l'intersection de la modélisation, de la simulation numérique, du Machine Learning et de l'intelligence artificielle.
Vos travaux contribueront directement à améliorer la précision et la fiabilité des simulations scientifiques utilisées par les industriels pour concevoir les produits de demain.
L'intelligence artificielle (IA) a connu des avancées majeures au cours des dernières années et transforme en profondeur de nombreux secteurs. Dans le domaine de la simulation numérique de phénomènes physiques, un nombre croissant de travaux de recherche s'appuie sur des méthodes d'IA, et plus particulièrement sur l'apprentissage automatique, afin d'améliorer les modèles numériques traditionnels ou d'accélérer les calculs.
Avec l'essor de nouveaux réseaux de neurones profonds capables de prédire rapidement des champs 3D ainsi que des indicateurs de performance scalaires, il devient essentiel de développer des méthodologies permettant d'estimer les incertitudes associées à leurs prédictions. L'objectif est de fournir des indices de confiance sur les résultats générés, afin de faciliter leur exploitation dans des processus de décision.
Ces recherches mobilisent des avancées récentes en modélisation statistique et en intelligence artificielle et s'appliquent à une grande variété de domaines, tels que la simulation de structures, la mécanique des fluides ou encore la science des matériaux.
Poste en CDI, basé à Vélizy Villacoublay (78)
Vos missions :
Dans ce contexte, vous aurez pour mission la réalisation des objectifs suivants :
- Mener des recherches de pointe pour concevoir et développer des méthodes d'analyse et de quantification d'incertitudes dans les simulations numériques au service de nos opérations pluridisciplinaires et transverses,
- Cartographier l'écosystème du point de vue des laboratoires de recherche et de la concurrence,
- Réaliser des référentiels sur les technologies clés,
- Contribuer à la montée en compétence des équipes de R&D sur la thématique de la gestion des incertitudes,
- Développer des prototypes et des composants technologiques,
- Contribuer activement au développement et à la gestion du code dans les logiciels et projets existants ou émergents,
- Au travers des études et prototypes réalisés, vous élaborerez des recommandations technologiques et vous accompagnerez leur transfert vers les équipes de développement produit,
- Démontrer l'applicabilité et l'usage des composants dans des scénarii adaptés aux besoins de la R&D et de nos partenaires,
- Établir/maintenir des collaborations avec nos partenaires industriels et académiques,
- Assister à des conférences scientifiques axées sur les algorithmes d'IA et sur l'analyse et la quantification d'incertitudes,
- Participer à l'écriture de brevets/articles scientifiques dans le cadre de vos travaux,
- Proposer des sujets de stage, participer à la sélection des stagiaires et encadrer les stagiaires sur les projets assignés.
Vos qualifications :
Vous êtes issu.e d'une Doctorat en Mathématiques Appliquées, Statistiques ou Physique.
Vous souhaitez valoriser une expérience d'au moins 6 ans dans un domaine similaire.
Solides connaissances en statistiques, en quantification d'incertitudes et en machine learning.
Très bonnes connaissances des principaux langages de programmation (C++, Python, ...).
De l'expérience dans des projets en machine learning, ainsi que dans la création et la gestion des bases de données généralement y associées seront un atout.
Outre les compétences techniques, vous êtes doté.e d'un esprit d'analyse et de synthèse, d'une bonne aptitude à la restitution d'information et à la communication.
Expression parfaite en français (oral et écrit).
Niveau d'anglais courant (oral et 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 (salles de sport & de musique, conciergerie)
Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion
Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc.

Vos qualifications :
Vous êtes issu.e d'une Doctorat en Mathématiques Appliquées, Statistiques ou Physique.
Vous souhaitez valoriser une expérience d'au moins 6 ans dans un domaine similaire.
Solides connaissances en statistiques, en quantification d'incertitudes et en machine learning.
Très bonnes connaissances des principaux langages de programmation (C++, Python, ...).
De l'expérience dans des projets en machine learning, ainsi que dans la création et la gestion des bases de données généralement y associées seront un atout.
Outre les compétences techniques, vous êtes doté.e d'un esprit d'analyse et de synthèse, d'une bonne aptitude à la restitution d'information et à la communication.
Expression parfaite en français (oral et écrit).
Niveau d'anglais courant (oral et 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 (salles de sport & de musique, conciergerie)
Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion
Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc.