Ingénieur Développement -Validation innovante de tests-IA (H/F)

Ingénieur Développement - Validation innovante tests automatiques de relecture - IA (H/F)

Dassault Systèmes est un éditeur de logiciel reconnu mondialement, notamment pour les solutions CATIA et maintenant la 3DEXPERIENCE Platform, plateforme collaborative de nombreuses solutions permettant le design, l'analyse et simulation, et la manufacture de produits de diverses industries. Au sein de la Platform, les solutions composites & matériaux occupent une place importante avec plusieurs activités majeures: "Stiffened Structure Concept" consistant dans l'exploration génératives de structures raidies, "Composites Detailed Design, Engineering & manufacturing" qui ont pour objectif de fournir les solutions de modélisation du design et du procédé de fabrication des pièces (ou structures entières) et enfin "Material Engineering" nouvellement constitué pour répondre aux enjeux de modélisation matériaux à l'échelle micro et macroscopique permettant d'envisager de nouveaux matériaux et de nouveaux usages ou procédés de fabrications des matériaux existants.

Le centre de l'équipe Material se trouve au campus de Velizy, lieu du recrutement. L'équipe est également composée d'une équipe se trouvant en Angleterre (Coventry), ainsi qu'un second pôle de développement localisé en Inde (Pune). La majorité des échanges, interactions au quotidien se font donc en anglais.

Les clients de l'environnement mécanique autour des composites chez Dassault Systèmes sont pour la plupart de grands comptes de l'aéronautique, de l'automobile, du secteur marine ou encore des énergies. Toutefois la part des matériaux composites tant à grandir dans le contexte énergétique et environnemental actuel et futur.



Vos Missions

Pour les besoins de notre environnement de développement, nous avons besoin de continuellement innover dans les process de livraison et de maintien du code.

Des outils rejouant des scénarios automatiquement existent pour couvrir l'ensemble des process qui peuvent être mis en œuvre. Chacun de ces jeux de données renvoient un retour après son exécution permettant de pointer les scenarios en erreur (par rapport à leur référence). Ceci conduit donc à de gros volumes de données qui sont susceptibles d'être en erreur régulièrement compte tenu du développement réalisé quotidiennement.

Afin d'aider à analyser les jeux de données en erreur, des outils de pré-analyses sont à développer pour fournir des indicateurs efficaces sur la source des erreurs (portion de code responsable, proposition de correction, ....). Egalement, on peut envisager que les méthodes d'IA peuvent générer de nouveaux scénario automatiquement, interpolés des existants. Il est proposé de faire ce travail sur un espace d'automatiques replay autour du domaine composite où le volume de développement est important en sus de la quantité existante d'ODTs.

Un étudiant rigoureux est attendu pour cette mission de fond et pourtant essentielle pour permettre aux équipes au quotidien de dédier du temps à des taches de valeurs ajoutées.