Assystem
48.8950228,2.2380731
Dans le cadre d'une thèse sur la modélisation et la simulation assistées par IA des processus, organisations et flux de données du MCO d'un parc électronucléaire, nous recherchons un·e stagiaire R&D pour concevoir une boucle de co-adaptation modèle-expert.
Ce stage servira de travaux introductifs pour une thèse en collaboration avec la chaire CIMES co-portée par IMT Mines Ales & Assystem.
Olivier Laurendin (Assystem), Andon Tchechmedjiev (IMT Mines Alès) et Gregory Zacharewicz (IMT Mines Alès) encadreront ce stage.
Objectif global : transformer des retours terrain (CR, tickets, procédures) en propositions de modifications de modèles, avec justification, contrôles de cohérence et traçabilité, puis validation par les experts.
Découpage en missions (R&D) :
- Formaliser un métamodèle minimal et une typologie de changements (processus, acteurs, données, décisions).
- Définir le protocole de co-adaptation (collecte, validation, versioning, justification) avec les...
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- École d'ingénieur / Master 2 (IA, data, génie industriel, ingénierie système/MBSE) ou équivalent.
- Python; intérêt pour NLP/LLM (agents, extraction, structured outputs); PyTorch/TensorFlow est un plus.
- Goût pour la modélisation (BPMN, SysML/UML, ArchiMate) et/ou la représentation de connaissances.
- Rigueur logicielle: Git, tests, traçabilité; Docker apprécié.
- Aisance en interaction avec experts (ateliers) et capacité à documenter et argumenter les choix.
- Curiosité, esprit R&D et sens critique; sensibilité aux environnements contraints (sûreté, conformité).
Le contrat de thèse associée à cette offre de stage nécessitant une habilitation HFDS, des informations complémentaires seront demandées au·à la candidat·e retenu·e afin d'engager les procédures de demande d'habilitation aussi tôt que possible.
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