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STAGE Modèle de Fondation pour la Génération d'objets CAD

Description

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 20000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site www.3ds.com/fr

Au sein du département Corporate Research de DASSAULT SYSTEMES vous intègrerez l'équipe « AI for Manufacturing World Twins » qui s'intéresse à des problématiques de recherche liées à l'intelligence artificielle ouvrant de nouvelles perspectives dans la modélisation et l'assemblage de pièces 3D, en stimulant la créativité, la productivité et l'accessibilité dans divers secteurs industriels. En particulier, l'une des missions principales de notre équipe est d'inventer les futures technologies qui serviront à assister, optimiser et automatiser le processus de design 3D grâce à l'IA générative. Dans ce contexte, vous participerez à l'invention et au développement d'un modèle de fondation pour la génération d'objet 3D au format CAD, conditionné par diverses modalités.

La Conception Assistée par Ordinateur (CAO, ou CAD en anglais) est la première étape de développement d'un objet industriel avant de parvenir à la phase de fabrication. Cette conception est néanmoins un processus coûteux en temps et demande une forte maitrise des outils de génération 3D. Aujourd'hui, les acteurs industriels du CAO tels que les constructeurs automobiles ou aéronautiques ont à leur disposition des bases de données grandissantes. La problématique de leur exploitation devient primordiale afin d'accélérer et d'améliorer cette étape de conception.

Vos missions

Le but du stage est d'étudier les algorithmes de Deep Learning permettant d'explorer un set d'objets 3D afin de développer un modèle d'apprentissage capable de générer de nouveaux objets à partir de modalités plus faibles comme des images, des dessins, ou encore du texte.

Vous établirez dans un premier temps une recherche bibliographique puis déterminerez la méthode la plus adaptée pour répondre au problème posé. Une implémentation de la méthode sera ensuite mise en œuvre. Enfin, une démonstration des résultats clôturera le stage.

Vos qualifications

Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, vous vous spécialisez en Mathématiques Appliquées, Optimisation, Processus Stochastiques, Apprentissage Statistique ou Réseaux de neurones profonds (Deep Learning) et recherchez un stage entre 5 et 6 mois.

Compétences techniques souhaitées :

  • Bonne maîtrise du Python
  • Expérience de développement sur des frameworks de Deep Learning
  • Bonne maîtrise des technologies d'apprentissage statistique, surtout de Deep Learning
  • Bonne maitrise de l'anglais à l'oral et à l'écrit pour la rédaction de documentation

De nature curieuse et motivée, vous faites preuve de rigueur, d'autonomie et d'assiduité dans votre travail.

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 collaboratif et innovant
  • Collaboration internationale
  • Diversité des technologies, produits et solutions
  • Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion

Informations complémentaires

Informations complémentaires
Contrat : Stage
Lieu de la mission : Hauts-de-Seine Bois colombes
Niveau d'étude : Bac + 5 et plus : DEA, DESS, mastère, MBA...
Expérience : Débutant
Poste(s) disponible(s) : 1
Poste de cadre : Non
Début de la mission : Dès que possible
Salaire : : Non précisé
Secteur : Direction

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