Ametra Engineering
Clamart, France
Votre challenge :
- Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et de Deep Learning adaptés à des problèmes physiques et d'ingénierie (surrogate models, modèles réduits, approches informées par la physique).
- Construire des pipelines IA/ML complets : collecte et préparation des données, entraînement, validation, déploiement et inférence.
- Améliorer la performance et la robustesse des modèles (optimisation, quantification d'incertitude, comparaison avec la simulation de référence).
- Définir et mettre en place les méthodes de validation et d'évaluation des modèles avec les équipes métier.
- Mener une veille active et tester de nouvelles approches (neural operators, Physics-Informed ML, etc.) en fonction des besoins des projets.
- Contribuer à la R&D : documentation technique, valorisation des résultats (publications, brevets, démonstrateurs).
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Votre profil :
- Bac+5 Ingénieur ou Doctorat en IA, Informatique, Mathématiques appliquées, Ingénierie ou domaine connexe.
- Expérience de 2 à 5 ans ou stage correspondant aux besoins, ou Docteur jeune diplômé(e).
- Expérience (stage, thèse, poste) en IA / ML appliquée à de la modélisation, de la simulation numérique, du calcul scientifique ou de la R&D.
- Très bonne maîtrise de Python et d'un framework de Deep Learning (PyTorch ou TensorFlow).
- Solides bases en Machine Learning, Deep Learning, optimisation et traitement de données.
- Expérience de pipelines IA / ML, de la préparation des données jusqu'à l'inférence.
- Capacité à travailler avec des experts métier pour traduire un problème complexe en solution basée sur l'IA.
Atouts :
- Surrogate Models, Reduced-Order Models (ROM), Physics-Informed Machine Learning, Neural Operators, Digital Twins.
- Simulation numérique ou modélisation physique.
- C++, Linux, GPU, HPC.
Qualités attendues : autonomie, rigueur, curiosité...
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