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Safran - CDD/Stage/Alternance
18 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage Bac +5 Étude de Fabrication des Noyaux de Fonderie par une Voie Alternative H/F
Safran - CDD/Stage/Alternance 48.7429509,2.0874197
Les noyaux céramiques de fonderie sont mis en forme par le procédé de moulage par injection céramique (CIM pour Ceramic Injection Molding). Cette technologie consiste à injecter sous pression un mélange, appelé feedstock, composé de poudres céramiques et d'agents liants, dans un moule métallique. Néanmoins, ce procédé comporte diverses limitations en termes de complexité des formes. Les géométries visées pour les applications futures intègrent des caractéristiques telles que des sections fines et longues, des retournements, des structures multi-cavités et d'autres formes complexes. De telles géométries restent difficilement réalisables avec les procédés conventionnels d'injection céramique, auxquels s'ajoute la complexité des opérations d'assemblage associées. En outre, le coût de développement et de fabrication élevé des outillages employés dans le procédé CIM rend impossible une fabrication compétitive de petites séries de pièces. Des procédés de fabrication...
Vous êtes étudiant-e en dernière année d'école d'ingénieur ou diplôme équivalent et avez des connaissances dans les domaines suivants : Bases en physique des matériaux et des procédés ; Bases en essais expérimentaux et en mesures Des connaissances sur les propriétés des matériaux polymères et céramiques seraient un plus ; Des compétences en conception assistée par ordinateur (type CATIA V5) seraient un plus ; Anglais : bases nécessaires pour la lecture des articles scientifiques. Rigueur, autonomie et capacité d'analyse, avec un intérêt pour les procédés innovants et la recherche appliquée.
Durée (Mois):
4
SAFRAN
02 juil., 2026
STAGE, Stage
Stage Bac +5 Étude de Fabrication des Noyaux de Fonderie par une Voie Alternative H/F
SAFRAN 48.7429509,2.0874197
Les noyaux céramiques de fonderie sont mis en forme par le procédé de moulage par injection céramique (CIM pour Ceramic Injection Molding). Cette technologie consiste à injecter sous pression un mélange, appelé feedstock, composé de poudres céramiques et d'agents liants, dans un moule métallique. Néanmoins, ce procédé comporte diverses limitations en termes de complexité des formes. Les géométries visées pour les applications futures intègrent des caractéristiques telles que des sections fines et longues, des retournements, des structures multi-cavités et d'autres formes complexes. De telles géométries restent difficilement réalisables avec les procédés conventionnels d'injection céramique, auxquels s'ajoute la complexité des opérations d'assemblage associées. En outre, le coût de développement et de fabrication élevé des outillages employés dans le procédé CIM rend impossible une fabrication compétitive de petites séries de pièces. Des procédés de fabrication...
Vous êtes étudiant-e en dernière année d'école d'ingénieur ou diplôme équivalent et avez des connaissances dans les domaines suivants : Bases en physique des matériaux et des procédés ; Bases en essais expérimentaux et en mesures Des connaissances sur les propriétés des matériaux polymères et céramiques seraient un plus ; Des compétences en conception assistée par ordinateur (type CATIA V5) seraient un plus ; Anglais : bases nécessaires pour la lecture des articles scientifiques. Rigueur, autonomie et capacité d'analyse, avec un intérêt pour les procédés innovants et la recherche appliquée.
Durée (Mois):
4
Safran - CDD/Stage/Alternance
01 oct., 2026
STAGE, Stage
Stage IA Générative pour la Conception H/F
Safran - CDD/Stage/Alternance 48.7416704,2.0863211
Contexte En ingénierie, la conception inverse d'une pièce consiste à définir d'abord ses performances attendues et à en déduire des géométries pertinentes permettant d'y parvenir. Grâce aux progrès de l'intelligence artificielle générative dans le domaine de la 3D, il devient envisageable d'élargir l'espace de conception afin d'explorer des formes plus innovantes tout en respectant des critères physiques. Une approche possible consiste à explorer un espace latent encodant les géométries pertinentes, tout en étant guidé par un métamodèle physique prédisant les performances associées. Dans ce stage, nous nous intéressons plus particulièrement aux aubes de compresseur et de turbine utilisées dans des turboréacteurs, pour lesquelles la conception inverse peut faire intervenir des critères d'aérodynamique, de thermique, et de tenue mécanique. Objectifs L'objectif du stage est d'explorer des méthodes d'apprentissage géométrique afin de construire une représentation géométrique...
-Formation en mathématiques appliquées / intelligence artificielle. -Maîtrise de la programmation orientée objet en Python. -Expérience de base en deep learning avec PyTorch. -Intérêt pour la recherche appliquée et la conception 3D en ingénierie. -Capacité à travailler de manière autonome et en collaboration dans un environnement de recherche.
Durée (Mois):
6
SAFRAN
01 oct., 2026
STAGE, Stage
Stage Surrogate Modeling Hybride pour Systèmes Physiques H/F
SAFRAN 48.7416704,2.0863211
Les simulateurs physiques sont essentiels pour concevoir, analyser et maintenir les systèmes aéronautiques. Ils permettent d'étudier des phénomènes complexes dans de nombreuses conditions de fonctionnement, mais leur coût de calcul devient un frein lorsqu'ils doivent être exécutés de façon répétée, par exemple pour l'optimisation, les études paramétriques, la quantification des incertitudes ou la mise en oeuvre de jumeaux numériques. Les modèles de substitution fondés sur l'apprentissage automatique constituent une solution prometteuse pour reproduire rapidement le comportement de ces simulateurs. Toutefois, des modèles uniquement guidés par les données peuvent manquer de précision et de fiabilité lorsqu'ils sont appliqués à des configurations nouvelles, à des domaines de fonctionnement peu représentés ou à des situations dans lesquelles les données d'apprentissage sont limitées. La mission consistera à étudier et développer des approches hybrides de surrogate modeling...
Vous préparez un diplôme de niveau Bac +5 (école d'ingénieurs ou master recherche) en intelligence artificielle, mathématiques appliquées, informatique scientifique ou dans une discipline proche. Vous disposez de bonnes bases en apprentissage automatique et en deep learning. Vous maîtrisez la programmation en Python et avez idéalement déjà utilisé PyTorch. Des connaissances en modèles de substitution, méthodes physics-informed, Neural Operators ou IA générative constitueront un atout, sans être indispensables. Curieux·se, autonome et rigoureux·se, vous savez analyser des articles scientifiques, concevoir des protocoles expérimentaux et interpréter de manière critique les résultats obtenus. Un niveau d'anglais permettant la lecture de publications scientifiques et une communication technique courante est attendu.
Durée (Mois):
6
SAFRAN
01 oct., 2026
STAGE, Stage
Stage Méthode d'Apprentissage Automatique pour la Reconstruction d'Image en Tomographie H/F
SAFRAN 48.7416704,2.0863211
Safran, groupe international de haute technologie, est un équipementier majeur pour l'aéronautique, le spatial et la défense. Safran Tech centralise les activités de recherche et technologie, notamment sur la plateforme Sciences et Technologies du Numérique (STN), où l'unité PRISM travaille sur la surveillance, le contrôle des pièces par imagerie et réponse vibratoire, ainsi que sur les capteurs et systèmes connectés innovants. L'innovation dans les procédés de fabrication, comme la fabrication additive ou la fonderie à cire perdue, est essentielle pour relever les enjeux de la transition écologique du secteur aéronautique. Ces technologies imposent de nouveaux défis pour le contrôle non destructif de composants complexes, tels que les aubes de turbines haute pression. Pour mieux contrôler ces structures, Safran Tech explore de nouvelles techniques de tomographie rayons X, en adaptant les trajectoires de mesure selon la géométrie des pièces. Les méthodes classiques de...
Profil souhaité : De formation master ou ingénieur en mathématiques appliquées ou traitement du signal et des images, avec un intérêt pour la modélisation physique, vous êtes à la recherche d'un stage de fin d'études ou d'un stage de césure de 6 mois.
Durée (Mois):
6
Safran - CDD/Stage/Alternance
30 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage Surrogate Modeling Hybride pour Systèmes Physiques H/F
Safran - CDD/Stage/Alternance 48.7416704,2.0863211
Les simulateurs physiques sont essentiels pour concevoir, analyser et maintenir les systèmes aéronautiques. Ils permettent d'étudier des phénomènes complexes dans de nombreuses conditions de fonctionnement, mais leur coût de calcul devient un frein lorsqu'ils doivent être exécutés de façon répétée, par exemple pour l'optimisation, les études paramétriques, la quantification des incertitudes ou la mise en oeuvre de jumeaux numériques. Les modèles de substitution fondés sur l'apprentissage automatique constituent une solution prometteuse pour reproduire rapidement le comportement de ces simulateurs. Toutefois, des modèles uniquement guidés par les données peuvent manquer de précision et de fiabilité lorsqu'ils sont appliqués à des configurations nouvelles, à des domaines de fonctionnement peu représentés ou à des situations dans lesquelles les données d'apprentissage sont limitées. La mission consistera à étudier et développer des approches hybrides de surrogate modeling...
Vous préparez un diplôme de niveau Bac +5 (école d'ingénieurs ou master recherche) en intelligence artificielle, mathématiques appliquées, informatique scientifique ou dans une discipline proche. Vous disposez de bonnes bases en apprentissage automatique et en deep learning. Vous maîtrisez la programmation en Python et avez idéalement déjà utilisé PyTorch. Des connaissances en modèles de substitution, méthodes physics-informed, Neural Operators ou IA générative constitueront un atout, sans être indispensables. Curieux·se, autonome et rigoureux·se, vous savez analyser des articles scientifiques, concevoir des protocoles expérimentaux et interpréter de manière critique les résultats obtenus. Un niveau d'anglais permettant la lecture de publications scientifiques et une communication technique courante est attendu.
Durée (Mois):
6
SAFRAN
30 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage IA Générative pour la Conception H/F
SAFRAN 48.7416704,2.0863211
Contexte En ingénierie, la conception inverse d'une pièce consiste à définir d'abord ses performances attendues et à en déduire des géométries pertinentes permettant d'y parvenir. Grâce aux progrès de l'intelligence artificielle générative dans le domaine de la 3D, il devient envisageable d'élargir l'espace de conception afin d'explorer des formes plus innovantes tout en respectant des critères physiques. Une approche possible consiste à explorer un espace latent encodant les géométries pertinentes, tout en étant guidé par un métamodèle physique prédisant les performances associées. Dans ce stage, nous nous intéressons plus particulièrement aux aubes de compresseur et de turbine utilisées dans des turboréacteurs, pour lesquelles la conception inverse peut faire intervenir des critères d'aérodynamique, de thermique, et de tenue mécanique. Objectifs L'objectif du stage est d'explorer des méthodes d'apprentissage géométrique afin de construire une représentation géométrique...
-Formation en mathématiques appliquées / intelligence artificielle. -Maîtrise de la programmation orientée objet en Python. -Expérience de base en deep learning avec PyTorch. -Intérêt pour la recherche appliquée et la conception 3D en ingénierie. -Capacité à travailler de manière autonome et en collaboration dans un environnement de recherche.
Durée (Mois):
6
Safran - CDD/Stage/Alternance
27 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage Analyse Spatio-Temporelle de Réaction Chimique par Tomo-Ptychographie H/F
Safran - CDD/Stage/Alternance 48.7416704,2.0863211
Safran est un groupe international de haute technologie, équipementier de premier rang dans l'aéronautique, le spatial et la défense. Ayant une activité à forte valeur ajoutée, Safran place un effort fondamental dans la Recherche et Technologie (R&T). A ce titre, Safran Tech regroupe les activités R&T de Safran, autour de plusieurs plateformes dédiées aux innovations pour la fabrication additive, la fonderie, les matériaux composites, céramiques, et le digital. La plateforme Sciences et Technologies du Numérique (STN) a pour but de répondre aux enjeux stratégiques du Groupe dans le domaine du digital. Au sein de cette plateforme, l'unité de recherche PRISM (Physics-based Research on wave-matter Interaction, Sensing and Monitoring) a en charge la recherche et l'innovation du groupe dans le domaine de la surveillance et du contrôle. Dans le cadre de cette mission, nous étudions le processus de réticulation des résines époxy utilisées dans la conception des matériaux...
Le-la stagiaire devra utiliser des outils de traitement d'image et de signal (Python/Matlab) pour l'analyse des données par apprentissage automatique ou profond. Il se servira des outils dédiés à l'analyse tomographique (ex. Dragonfly) et devra savoir placer les analyses réalisées en fonction de la physique sous-jacente. Ce stage de recherche sera basé à Safran Tech (centre de recherche du groupe Safran) sous la direction de M. Ducousso (PhD - HDR), Expert Capteur et Instrumentations et professeur des universités associé au laboratoire PIMM (ENSAM Paris) et d'Arturo Mendoza Quispe, Expert en traitement d'images pour les matériaux à Safran Tech également. Ce stage nécessite d'avoir un gout prononcé pour l'analyse physique de données expérimentales, pour le traitement d'images, pour l'utilisation et le développement d'outils d'intelligence artificielle. Il nécessite de savoir travailler aussi bien en autonomie qu'en groupe de travail et des qualités de communications sont...
Durée (Mois):
6
SAFRAN
27 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage Analyse Spatio-Temporelle de Réaction Chimique par Tomo-Ptychographie H/F
SAFRAN 48.7416704,2.0863211
Safran est un groupe international de haute technologie, équipementier de premier rang dans l'aéronautique, le spatial et la défense. Ayant une activité à forte valeur ajoutée, Safran place un effort fondamental dans la Recherche et Technologie (R&T). A ce titre, Safran Tech regroupe les activités R&T de Safran, autour de plusieurs plateformes dédiées aux innovations pour la fabrication additive, la fonderie, les matériaux composites, céramiques, et le digital. La plateforme Sciences et Technologies du Numérique (STN) a pour but de répondre aux enjeux stratégiques du Groupe dans le domaine du digital. Au sein de cette plateforme, l'unité de recherche PRISM (Physics-based Research on wave-matter Interaction, Sensing and Monitoring) a en charge la recherche et l'innovation du groupe dans le domaine de la surveillance et du contrôle. Dans le cadre de cette mission, nous étudions le processus de réticulation des résines époxy utilisées dans la conception des matériaux...
Le-la stagiaire devra utiliser des outils de traitement d'image et de signal (Python/Matlab) pour l'analyse des données par apprentissage automatique ou profond. Il se servira des outils dédiés à l'analyse tomographique (ex. Dragonfly) et devra savoir placer les analyses réalisées en fonction de la physique sous-jacente. Ce stage de recherche sera basé à Safran Tech (centre de recherche du groupe Safran) sous la direction de M. Ducousso (PhD - HDR), Expert Capteur et Instrumentations et professeur des universités associé au laboratoire PIMM (ENSAM Paris) et d'Arturo Mendoza Quispe, Expert en traitement d'images pour les matériaux à Safran Tech également. Ce stage nécessite d'avoir un gout prononcé pour l'analyse physique de données expérimentales, pour le traitement d'images, pour l'utilisation et le développement d'outils d'intelligence artificielle. Il nécessite de savoir travailler aussi bien en autonomie qu'en groupe de travail et des qualités de communications sont...
Durée (Mois):
6
SAFRAN
27 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage Optimisation de la Répétabilité du Procédé de Fabrication Additive des Noyaux Céramiques H/F
SAFRAN 48.7416704,2.0863211
Contexte Aujourd'hui, l'un des défis majeurs pour le procédé la fabrication additive des noyaux céramiques est de maitriser la répétabilité du procédé. Ces variations interpièces imposent des stratégies de compensation complexes pour obtenir des pièces conformes, ce qui implique des couts importants. L'objectif de ce stage est de cartographier de manière intelligente les paramètres du procédé afin de maitriser au mieux la fabrication additive céramique. Les données accessibles sont mutliformes : des rapports d'impression, des courbes de températures, des l'enregistrement vidéo complet de l'impression, Objectif du stage L'objectif principal du stage est d'exploiter, grâce à des outils d'Intelligence Artificielle, l'ensemble des données disponibles et enrichies (données temporelles, flux vidéo). L'enjeu est de mieux comprendre le procédé, d'identifier les sources de variabilité et de détecter précocement toute dérive susceptible de conduire à une non-conformité. Missions...
Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2, avec une spécialisation en Intelligence Artificielle, Data Science ou Computer Vision. De solides compétences en Python et en Machine Learning sont attendues. Une première expérience avec PyTorch, TensorFlow ou OpenCV serait appréciée. Des connaissances en traitement d'images, analyse de données ou séries temporelles constitueraient un atout supplémentaire.
Durée (Mois):
6
Safran - CDD/Stage/Alternance
26 sept., 2026
STAGE, Stage
Juriste H/F
Safran - CDD/Stage/Alternance 48.7416704,2.0863211
En tant que stagiaire juriste en droit des affaires au sein de la Direction Juridique vos principales missions seront de : - Accompagner l'équipe juridique dans son support aux opérationnels ; - Contribuer à l'élaboration et à l'analyse d'accords tels que des contrats d'achats, de vente, de services, de R&T, de confidentialité ; - Assister l'équipe juridique dans la gestion des filiales et joint-ventures de Safran Nacelles pour des opérations courantes et exceptionnelles (création de société, rédaction de pacte d'actionnaire, etc) ; - Participer à la gestion des outils digitaux à disposition des opérationnels et de l'équipe juridique (base de donnée de modèles de contrat, archivage, etc) Ce stage est l'opportunité pour vous de mettre en pratique vos connaissances en droit des affaires et d'acquérir une expérience pratique au sein d'une entreprise à rayonnement international et d'une équipe dynamique.
Votre rigueur, votre curiosité, votre motivation et votre sens de la discrétion et du travail d'équipe sont des éléments clés pour nous rejoindre. Une bonne utilisation des outils de bureautique et de réelles qualités relationnelles sont également attendues.
Durée (Mois):
6
Safran - CDD/Stage/Alternance
26 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage Développement et Optimisation d'Une Méthodologie d'Indentation à Chaud H/F
Safran - CDD/Stage/Alternance 48.7416704,2.0863211
La maîtrise du comportement thermomécanique des matériaux à haute température est un enjeu majeur pour l'innovation dans l'aéronautique, en particulier pour l'optimisation des composants soumis à des sollicitations extrêmes. Dans ce contexte, Safran souhaite mettre en oeuvre une machine d'indentation à chaud, permettant d'accéder à des propriétés micromécaniques difficilement mesurables autrement, et ainsi approfondir la connaissance et la sélection des matériaux de nouvelle génération. Le ou la stagiaire aura pour mission principale de contribuer à la mise au point et à l'optimisation de ce moyen d'essai innovant, ce qui implique : - La prise en main et la calibration de la machine d'indentation à chaud ; - L'élaboration et la formalisation des protocoles expérimentaux adaptés à différentes familles de matériaux ; - La réalisation des premiers essais d'indentation à haute température, et l'acquisition des premiers éléments de caractérisation associés ; - L'analyse...
Vous préparez un diplôme d'ingénieur de niveau Bac +5 en matériaux, mécanique ou physique appliquée. Vous avez un intérêt marqué pour l'expérimentation, la physique des matériaux et/ou l'instrumentation scientifique. La rigueur, la curiosité, l'autonomie et une appétence pour le travail en équipe et l'échange avec des spécialistes sont indispensables. Une attirance pour la science des matériaux, la micromécanique et la résolution de problèmes expérimentaux complexes sera fortement appréciée. Vous souhaitez un stage tourné vers l'innovation et la mise au point d'un moyen d'essai à la frontière de la recherche et de l'application industrielle ? Rejoignez-nous pour relever ce défi !
Durée (Mois):
6
Safran - CDD/Stage/Alternance
26 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage Calculs Aérothermiques sur Aubes Réelles par Morphing Volumique H/F
Safran - CDD/Stage/Alternance 48.7416704,2.0863211
Contexte Au sein de Safran Tech PFX, plateforme dédiée aux technologies avancées pour les aubes de turbine, un enjeu important est de pouvoir réaliser des simulations numériques directement sur la géométrie réelle des composants, et non uniquement sur leur définition nominale issue de la CAO. Leur comportement est aujourd'hui étudié à l'aide de plusieurs types de simulations numériques: les calculs aérothermiques permettent de prédire les écoulements de gaz chauds et d'air de refroidissement ainsi que les températures dans l'aube, tandis que les calculs thermomécaniques et de durée de vie permettent d'évaluer les contraintes, les déformations et les mécanismes tels que la fatigue ou le fluage. Ces calculs sont généralement réalisés à partir de la géométrie nominale. Or, la géométrie réellement fabriquée ou observée après service peut présenter des variations d'épaisseur, de position des parois ou des canaux internes, susceptibles d'influencer les températures, les contraintes...
Stage de 6 mois - niveau Bac +4/Bac +5 Étudiant(e) en école d'ingénieurs ou université, avec une de ces formations : -mathématiques appliquées / calcul scientifique ; -mécanique numérique / modélisation et simulation ; -mécanique des fluides, thermique ou énergétique ; -aéronautique / aérospatiale, avec une composante en simulation numérique. Bonne maîtrise de Python et intérêt pour les méthodes numériques et les maillages 3D. Des connaissances en éléments finis, volumes finis, résolution d'EDP, optimisation, traitement d'images 3D, CFD ou transferts thermiques seront appréciées. Une expérience en HPC et Git constituera un plus.
Durée (Mois):
6
Safran - CDD/Stage/Alternance
26 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage Optimisation de la Répétabilité du Procédé de Fabrication Additive des Noyaux Céramiques H/F
Safran - CDD/Stage/Alternance 48.7416704,2.0863211
Contexte Aujourd'hui, l'un des défis majeurs pour le procédé la fabrication additive des noyaux céramiques est de maitriser la répétabilité du procédé. Ces variations interpièces imposent des stratégies de compensation complexes pour obtenir des pièces conformes, ce qui implique des couts importants. L'objectif de ce stage est de cartographier de manière intelligente les paramètres du procédé afin de maitriser au mieux la fabrication additive céramique. Les données accessibles sont mutliformes : des rapports d'impression, des courbes de températures, des l'enregistrement vidéo complet de l'impression, .... Objectif du stage L'objectif principal du stage est d'exploiter, grâce à des outils d'Intelligence Artificielle, l'ensemble des données disponibles et enrichies (données temporelles, flux vidéo...). L'enjeu est de mieux comprendre le procédé, d'identifier les sources de variabilité et de détecter précocement toute dérive susceptible de conduire à une non-conformité....
Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2, avec une spécialisation en Intelligence Artificielle, Data Science ou Computer Vision. De solides compétences en Python et en Machine Learning sont attendues. Une première expérience avec PyTorch, TensorFlow ou OpenCV serait appréciée. Des connaissances en traitement d'images, analyse de données ou séries temporelles constitueraient un atout supplémentaire.
Durée (Mois):
6
Safran - CDD/Stage/Alternance
26 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage Etude d'Optimisation de l'Analyse de la Sanction Automatique du Contrôle par Diffraction Rx H/F
Safran - CDD/Stage/Alternance 48.7416704,2.0863211
La plateforme « Aube de Turbine Avancée » de SafranTech dispose d'un moyen unique de diffraction des rayons X pour le contrôle non destructif de pièce monocristalline, type aube de turbine. Ce moyen de contrôle effectue une cartographie point par point de l'état des orientations cristallines des pièces, c'est-à-dire que pour chaque volume de la pièce illuminée par le faisceau de rayons X une image de diffraction est acquise. Celles-ci se composent de taches de diffraction générées par les plans cristallins en condition de Bragg. A ce jour, un logiciel basé sur les techniques de traitement d'image conventionnelle est en cours de développement. Celui-ci intègre plusieurs étapes de réglages qu'il est nécessaire d'optimiser afin d'obtenir un résultat de sanction le plus fiable possible. Le stage consistera à la compréhension de ses différentes étapes intégrées dans le logiciel de sanction (traitement d'image, cristallographie, diffraction des rayons X) ainsi que de leurs...
Stage ingénieur Bac +5 généraliste, avec une dominante parmi l'algorithmie (python), les matériaux et la physique des rayons X.
Durée (Mois):
6
Safran - CDD/Stage/Alternance
26 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage Application du Modèle de Combustion Turbulente F-Tacles H/F
Safran - CDD/Stage/Alternance 48.7416704,2.0863211
Contexte: La décarbonation du transport aérien s'accompagne de l'émergence de nouveaux carburants tels que l'hydrogène et les carburants aéronautiques durables (SAF). Ces technologies soulèvent de nouveaux défis pour la simulation des chambres de combustion, où coexistent différents régimes de flammes soumis à des conditions sévères de pression, température et turbulence. Les approches de chimie tabulée de type flamelet restent aujourd'hui largement utilisées en raison de leur excellent compromis entre précision et coût de calcul. Parmi elles, le modèle F-TACLES (Filtered Tabulated Chemistry for LES) permet de prendre en compte les interactions flamme-turbulence dans les simulations LES à coût réduit. Initialement développé pour les flammes pré-mélangées, il a récemment été étendu aux flammes de diffusion et aux configurations multi-régimes. Mission: L'objectif de ce stage est d'évaluer le modèle F-TACLES dans des conditions représentatives des chambres de...
Formation : élève en stage de césure ou en dernière année de cursus d'ingénieur / Master de recherche en aéronautique/mécanique des fluides/combustion. Spécialités : de bonnes connaissances en mécanique des fluides et en combustion. Un goût pour la simulation numérique et la modélisation sont attendus. Outils : des notions d'informatique scientifique (environnement Gnu-Linux/Unix, langages Fortran et python) sont souhaitables.
Durée (Mois):
6
Safran - CDD/Stage/Alternance
26 sept., 2026
STAGE, Stage
2026-188572 Simulation Cfd de l'Aéroacoustique d'Un Turbofan Expérimental de la Nasa H/F
Safran - CDD/Stage/Alternance 48.7416704,2.0863211
Les enjeux techniques de la conception des nouvelles architectures moteurs sont considérables car elles doivent assurer la réduction de plusieurs types de nuisances : environnementales (CO2, NOx) et sociétales (bruit). Il en résulte que les outils nécessaires à la conception doivent également évoluer afin de fournir des prédictions toujours plus fidèles. Dans ce contexte, la simulation numérique des écoulements via la méthode de Boltzmann sur réseau a été identifiée comme une méthode particulièrement pertinente pour traiter des problématiques d'acoustiques et d'aérodynamiques. L'algorithme simple qui se cache derrière cette méthode est particulièrement adaptée aux environnements HPC, rendant la méthode encore plus appropriée dans un contexte industriel. Au sein de la société SAFRAN Tech du groupe SAFRAN, la « Direction Scientifique et Technique », située à Magny-Les-Hameaux, travaille sur des technologies, des outils et des méthodes en ruptures pour l'avion du futur. L'équipe de...
Le/la stagiaire ingénieur devra être en troisième année d'école d'ingénieurs à dominante mécanique des fluides et avec fort intérêt pour la simulation, la modélisation, le HPC et les méthodes numériques. -Le/ la candidat-e recherché-e doit avoir de bonnes connaissances en mécanique des fluides et méthodes numériques. -Des connaissances en turbine, turbomachine, aérodynamique interne et CFD sont requises. -Une capacité à utiliser le langage de programmation Python (numpy, matplotlib, scipy) est requise. -Des notions de langage orienté objet, ainsi qu'une familiarité avec l'utilisation d'environnements HPC seraient un plus. -La maîtrise de l'anglais est indispensable.
Durée (Mois):
6
SAFRAN
26 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage Calculs Aérothermiques sur Aubes Réelles par Morphing Volumique H/F
SAFRAN 48.7416704,2.0863211
Contexte Au sein de Safran Tech PFX, plateforme dédiée aux technologies avancées pour les aubes de turbine, un enjeu important est de pouvoir réaliser des simulations numériques directement sur la géométrie réelle des composants, et non uniquement sur leur définition nominale issue de la CAO. Leur comportement est aujourd'hui étudié à l'aide de plusieurs types de simulations numériques: les calculs aérothermiques permettent de prédire les écoulements de gaz chauds et d'air de refroidissement ainsi que les températures dans l'aube, tandis que les calculs thermomécaniques et de durée de vie permettent d'évaluer les contraintes, les déformations et les mécanismes tels que la fatigue ou le fluage. Ces calculs sont généralement réalisés à partir de la géométrie nominale. Or, la géométrie réellement fabriquée ou observée après service peut présenter des variations d'épaisseur, de position des parois ou des canaux internes, susceptibles d'influencer les températures, les contraintes...
Stage de 6 mois - niveau Bac +4/Bac +5 Étudiant(e) en école d'ingénieurs ou université, avec une de ces formations : -mathématiques appliquées / calcul scientifique ; -mécanique numérique / modélisation et simulation ; -mécanique des fluides, thermique ou énergétique ; -aéronautique / aérospatiale, avec une composante en simulation numérique. Bonne maîtrise de Python et intérêt pour les méthodes numériques et les maillages 3D. Des connaissances en éléments finis, volumes finis, résolution d'EDP, optimisation, traitement d'images 3D, CFD ou transferts thermiques seront appréciées. Une expérience en HPC et Git constituera un plus.
Durée (Mois):
6
SAFRAN
26 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage Développement et Optimisation d'Une Méthodologie d'Indentation à Chaud H/F
SAFRAN 48.7416704,2.0863211
La maîtrise du comportement thermomécanique des matériaux à haute température est un enjeu majeur pour l'innovation dans l'aéronautique, en particulier pour l'optimisation des composants soumis à des sollicitations extrêmes. Dans ce contexte, Safran souhaite mettre en oeuvre une machine d'indentation à chaud, permettant d'accéder à des propriétés micromécaniques difficilement mesurables autrement, et ainsi approfondir la connaissance et la sélection des matériaux de nouvelle génération. Le ou la stagiaire aura pour mission principale de contribuer à la mise au point et à l'optimisation de ce moyen d'essai innovant, ce qui implique : - La prise en main et la calibration de la machine d'indentation à chaud ; - L'élaboration et la formalisation des protocoles expérimentaux adaptés à différentes familles de matériaux ; - La réalisation des premiers essais d'indentation à haute température, et l'acquisition des premiers éléments de caractérisation associés ; - L'analyse...
Vous préparez un diplôme d'ingénieur de niveau Bac +5 en matériaux, mécanique ou physique appliquée. Vous avez un intérêt marqué pour l'expérimentation, la physique des matériaux et/ou l'instrumentation scientifique. La rigueur, la curiosité, l'autonomie et une appétence pour le travail en équipe et l'échange avec des spécialistes sont indispensables. Une attirance pour la science des matériaux, la micromécanique et la résolution de problèmes expérimentaux complexes sera fortement appréciée. Vous souhaitez un stage tourné vers l'innovation et la mise au point d'un moyen d'essai à la frontière de la recherche et de l'application industrielle ? Rejoignez-nous pour relever ce défi !
Durée (Mois):
6
SAFRAN
26 sept., 2026
STAGE, Stage
Stage Etude d'Optimisation de l'Analyse de la Sanction Automatique du Contrôle par Diffraction Rx H/F
SAFRAN 48.7416704,2.0863211
La plateforme « Aube de Turbine Avancée » de SafranTech dispose d'un moyen unique de diffraction des rayons X pour le contrôle non destructif de pièce monocristalline, type aube de turbine. Ce moyen de contrôle effectue une cartographie point par point de l'état des orientations cristallines des pièces, c'est-à-dire que pour chaque volume de la pièce illuminée par le faisceau de rayons X une image de diffraction est acquise. Celles-ci se composent de taches de diffraction générées par les plans cristallins en condition de Bragg. A ce jour, un logiciel basé sur les techniques de traitement d'image conventionnelle est en cours de développement. Celui-ci intègre plusieurs étapes de réglages qu'il est nécessaire d'optimiser afin d'obtenir un résultat de sanction le plus fiable possible. Le stage consistera à la compréhension de ses différentes étapes intégrées dans le logiciel de sanction (traitement d'image, cristallographie, diffraction des rayons X) ainsi que de leurs...
Stage ingénieur Bac +5 généraliste, avec une dominante parmi l'algorithmie (python), les matériaux et la physique des rayons X.
Durée (Mois):
6
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