Stage Thermique : Étude des méthodes d'interpolation de champs de flux thermiques par IA F/HMBDA

MBDA est le seul groupe européen capable de concevoir et de produire des missiles et systèmes de missiles complexes pour répondre à toute la gamme des besoins opérationnels présents et futurs des trois forces armées (Terre, Marine, Air et Espace).
Leader européen et acteur mondial, MBDA se positionne au coeur de la souveraineté de nos nations européennes et de leurs alliés en leur fournissant les capacités militaires indispensables à la protection de leur sécurité nationale et permettant leur indépendance stratégique. Les produits du Groupe sont en service dans plus de 90 forces armées dans le monde. Avec plus de 20 000 personnes travaillant ensemble en France, au Royaume-Uni, en Italie et en Allemagne, MBDA est l'exemple le plus abouti d'intégration industrielle réussie dans le secteur de la défense en Europe. Les compétences des collaborateurs couvrent tous les aspects de la conception, du développement, de la production, du support à nos clients et des fonctions support.
En tant qu'étudiant, venez vivre une expérience valorisante...
Vous recherchez des missions concrètes et professionnalisantes auprès d'équipes dynamiques et bienveillantes ? Que vous soyez stagiaire ou alternant, vous prendrez part à des projets à haute valeur ajoutée et serez accompagné par des managers et collègues passionnés. Plus de 95% de nos étudiants nous recommandent d'ailleurs pour réaliser un stage ou un apprentissage (label Happy Trainees).
Notre objectif : vous aider à construire votre projet professionnel tout en vous apprenant votre futur métier. En moyenne, nous recrutons un étudiant sur deux à l'issue de son expérience chez MBDA... Pourquoi pas vous ?

Au sein de la Direction Technical, vous intégrez l'équipe en charge de réaliser le plan de développement de la fonction thermique de tous les systèmes conçus par MBDA.
Objectif de votre stage :
Améliorer la précision, la robustesse et la fiabilité des ROM (Reduced Order Model) thermiques construits tout en évaluant les nouvelles approches issues des avancées récentes en Machine Learning appliqué à la simulation physique.
Grâce à vos compétences, vous :
- Prenez en main les travaux réalisés sur la réduction de dimension par POD (Proper Orthogonal Decomposition) et l'interpolation de résultats de simulations physiques ;
- Analysez les performances et les limites des modèles existants sur différents cas de simulation, en particulier des résultats issus de calculs CFD ;
- Étudiez et développez des méthodes permettant d'estimer l'incertitude associée aux prédictions d'un modèle réduit afin d'identifier les zones du domaine paramétrique dans lesquelles ses prédictions sont fiables ;
- Implémentez et évaluez une ou plusieurs de ces méthodes récentes et les comparez aux approches de réduction de modèle déjà développées ;
- Identifiez les domaines de validité, les avantages et les limites des différentes approches dans la perspective d'une utilisation sur des problématiques industrielles ;
- Capitalisez les développements réalisés au sein d'une bibliothèque Python et documentez la méthodologie afin de faciliter sa réutilisation sur de nouveaux cas de simulation.
En transverse, vous aurez la possibilité de soumettre vos idées et de faire émerger des sujets qui s'inscriront dans le cadre innovant de l'entreprise.
Notre gratification de stage applicable est supérieure au minimum légal.
De nombreux services/avantages vous seront également proposés : remboursement partiel de la carte de transport pour les trajets domicile-travail, restaurant d'entreprise, activités sociales et culturelles du comité d'entreprise (dans les conditions déterminées par ce dernier)...
Parce que se lancer sur le marché de l'emploi est un défi pour les futurs diplômés, nous avons conçu le dispositif START dédié à nos stagiaires et alternants en fin d'études.
L'objectif ? Vous accompagner dans votre approche du marché du travail et vous donner toutes les clés pour réussir.

Actuellement en dernière année d'un cycle d'Ingénieur ou équivalent avec une spécialisation en Aéronautique et/ou Thermique.
Vous possédez des connaissances en simulation numérique et en mécanique des fluides, ainsi qu'une bonne maîtrise du langage de programmation Python. Vous avez une réelle appétence pour le Machine Learning. Des connaissances en réduction de modèles (POD) seraient appréciées.
Compte tenu de l'environnement international de la société, un bon niveau d'anglais est requis.
Durée du stage : 6 mois conventionnés
Date de début : à partir de février 2027 (modulable)
Les défis technologiques de l'industrie de défense vous motivent ? Envoyez-nous votre candidature !
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