Hs Mittweida
Stage - Ingénieur R&D Deep Learning et Machine Learning F/H
Hs Mittweida, Mission, Kansas, United States
Opportunité
Ce stage offre une chance unique de travailler au sein de la Section Calculs Mécaniques de Tuyauteries de la Business Unit Base Installée. Vous aurez l'opportunité de développer un utilitaire innovant basé sur le Machine Learning et le Deep Learning. Ce projet vous permettra de contribuer à l'identification des composants de tuyauteries les plus exposés au risque de rupture brutale. Rejoignez une équipe dynamique et développez vos compétences techniques dans un environnement stimulant. Mission
Votre mission principale sera de poursuivre le développement d'un utilitaire comparant des composants de tuyauteries. Vous commencerez par prendre en main l'utilitaire existant et entraîner de nouveaux modèles. Vous développerez une fonctionnalité pour réaliser une étude de sensibilité automatisée à partir d'un jeu de paramètres. Vous créerez une fonctionnalité permettant de chaîner les étapes de génération de données et d'entraînement des modèles. Une attention particulière sera portée à l'écriture de tests unitaires et à la documentation des fonctionnalités développées. Profil idéal
Vous préparez un diplôme de niveau bac +5 en école d'ingénieurs ou équivalent universitaire avec une dominante en Mécanique ou Informatique. Vous avez des connaissances de base en calcul mécanique et un niveau d'anglais courant (B2 dans le CECRL). Vous êtes autonome, faites preuve d'initiative et avez une expérience en développement Python ou Programmation Orientée Objet. Vous possédez des connaissances en Machine Learning et Deep Learning. La connaissance d'un outil de développement collaboratif tel que Git est un plus. Toutes nos offres sont ouvertes aux personnes en situation de handicap. A propos de l'entreprise
La Business Unit Base Installée est spécialisée dans les calculs mécaniques de tuyauteries. Située à Lyon, en Auvergne-Rhône-Alpes, elle offre un environnement de travail stimulant et innovant. Rejoignez une équipe engagée dans la réalisation de projets R&D de pointe.
#J-18808-Ljbffr
Ce stage offre une chance unique de travailler au sein de la Section Calculs Mécaniques de Tuyauteries de la Business Unit Base Installée. Vous aurez l'opportunité de développer un utilitaire innovant basé sur le Machine Learning et le Deep Learning. Ce projet vous permettra de contribuer à l'identification des composants de tuyauteries les plus exposés au risque de rupture brutale. Rejoignez une équipe dynamique et développez vos compétences techniques dans un environnement stimulant. Mission
Votre mission principale sera de poursuivre le développement d'un utilitaire comparant des composants de tuyauteries. Vous commencerez par prendre en main l'utilitaire existant et entraîner de nouveaux modèles. Vous développerez une fonctionnalité pour réaliser une étude de sensibilité automatisée à partir d'un jeu de paramètres. Vous créerez une fonctionnalité permettant de chaîner les étapes de génération de données et d'entraînement des modèles. Une attention particulière sera portée à l'écriture de tests unitaires et à la documentation des fonctionnalités développées. Profil idéal
Vous préparez un diplôme de niveau bac +5 en école d'ingénieurs ou équivalent universitaire avec une dominante en Mécanique ou Informatique. Vous avez des connaissances de base en calcul mécanique et un niveau d'anglais courant (B2 dans le CECRL). Vous êtes autonome, faites preuve d'initiative et avez une expérience en développement Python ou Programmation Orientée Objet. Vous possédez des connaissances en Machine Learning et Deep Learning. La connaissance d'un outil de développement collaboratif tel que Git est un plus. Toutes nos offres sont ouvertes aux personnes en situation de handicap. A propos de l'entreprise
La Business Unit Base Installée est spécialisée dans les calculs mécaniques de tuyauteries. Située à Lyon, en Auvergne-Rhône-Alpes, elle offre un environnement de travail stimulant et innovant. Rejoignez une équipe engagée dans la réalisation de projets R&D de pointe.
#J-18808-Ljbffr