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Cetim
11 mars, 2026
Alternance, ALTERNANCE
Alternance - Ingénieur Jumeaux Numérique & Machine Learning H/F
Cetim Auvergne-Rhône-Alpes
Qui sommes-nous ? Le Cetim est l'accélérateur technologique au service de la transformation de l'industrie. Il apporte le meilleur de la recherche aux industriels français et propose une solution globale de conseil et de services en ingénierie. Co-fondateur de Mecallians, rassemblement de toutes les forces de la mécanique industrielle française, labellisé Carnot et membre du réseau des CTI, ses plus de 1100 experts, docteurs, ingénieurs et techniciens, accompagnent en France et à l'international la transformation de l'écosystème productif, au bénéfice d'une industrie toujours plus souveraine, positive et durable, capable de répondre aux grands défis énergétiques et écologiques de notre temps. « Fluid And Sealing Technologies » du CETIM accompagne les industriels dans l'ingénierie en mesures de fuites, d'essais sur équipements, de simulation thermofluidique des écoulements et corrélation calculs/essais, de qualification et caractérisation, de fonctionnement des produits et...
Type de contrat : Alternance Niveau de formation : contrat d'apprentissage Bac +5 cursus ingénieur ou Master universitaire avec une spécialisation en calcul de structures / mécanique numérique et une forte sensibilité Data Science / IA (ou réciproque) d'abord Data Science / IA puis forte sensibilité à l'ingénierie mécanique. Période : à partir de septembre 2026 pour une durée de 3 ans Compétences : - Connaissances générales en mécanique (conception, matériaux, modes d'endommagement, calcul) - Programmation Python et bonne connaissance des bibliothèques de machine learning (Scikit-Learn, - TensorFlow, PyTorch). - Bases en simulation par éléments finis et en modélisation multiphysique - Connaissances en conception mécanique et CAO Qualités : - Être sociable, curieux, communicatif, avec un bon esprit d'équipe. - Être organisé, rigoureux et méthodique. - Avoir un esprit critique et toujours se remettre en question.
Durée (Mois):
3
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