Ingénieur en environnement

il y a 4 semaines


Nantes, France NAVAL GROUP Temps plein
Entreprise :

NAVAL GROUP
Nous sommes un acteur international dans l'industrie navale de défense depuis plus de 400 ans, repoussant continuellement les limites pour construire l'avenir. Nous recrutons des talents pour concevoir, réaliser et entretenir des produits exceptionnels tels que des sous-marins, des porte-avions et des frégates dont la composante digitale est essentielle.

UN ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL POSITIF
Implantés sur 10 sites en France et dans 18 pays, nous valorisons un environnement de travail agréable, favorisant la diversité des profils, l'esprit d'équipe et le bien-être. Cela se concrétise par une mixité sociale, des accords pour la qualité de vie au travail, un engagement dans le développement professionnel via la formation continue et l'implication des collaborateurs et collaboratrices dans la mise en œuvre collective de notre stratégie de responsabilité sociétale de l'entreprise (RSE).

NOS CHIFFRES CLEFS
17 000 collaborateurs et collaboratrices
4,3 milliards d'euros de chiffre d'affaires

Description du poste :

Basé à proximité de Nantes, SIREHNA, filiale à 100% de Naval Group, est spécialisée dans les domaines de l'hydrodynamique, de la maîtrise de l'environnement maritime, des drones et de la robotique sous-marine.

Naval Group recherche un(e) stagiaire pour une durée de 6 mois en charge des problématiques de prédiction des mouvements d'un navire par méthode IA de type PINN, à compter de Janvier 2025.

SIREHNA s'intéresse à la difficile problématique de prédiction des mouvements d'un navire à la mer. Les méthodes pour résoudre ce problème se répartissent en trois grandes familles :
• les méthodes basées sur l'observation de la houle autour du navire ;
• les méthodes fondées sur l'exploitation d'historiques temporels des mouvements navires ;
• et les méthodes hybrides qui combinent les deux précédentes.
Chaque famille de solution possède ses avantages et ses inconvénients du point de vue de la précision de la prédiction, de l'horizon temporel de prédiction, de la fiabilité de la donnée prédites, etc.

Les travaux menés jusqu'à présent chez SIREHNA ont permis d'explorer et de tester divers paradigmes et algorithmes allant de la conception à l'utilisation de modèles Auto-Régressifs jusqu'à l'apprentissage profond d'architectures neuronales récentes de type TFT.

Le stage consistera d'abord à construire à partir de travaux internes existant un modèle (de type LSTM, N-BEATS ou TFT) qui servira de baseline pour la prédiction de mouvements afin d'évaluer, dans un second temps, les éventuels apports des modèles de type PINN qui représentent une classe nouvelle de réseaux de neurones qui combinent à la fois apprentissage automatique sur des bases de données et simulation de lois physiques à partir de modélisations avancées.

Le stage proposé visera donc :

• à mettre en place un environnement de développement d'une solution servant de baseline à la problématique d'apprentissage des mouvements d'un navire à la mer, à partir des outils disponibles en interne SIREHNA avec notamment un framework MLOps adéquat ;

• puis à aborder la problématique de prédiction des mouvements d'un navire à la mer à partir de modèles d'apprentissage de type PINN sur la base d'un framework industriel.

En phase d'apprentissage, des bases de données simulées correspondant à des enregistrements collectés au cours de campagnes de simulation massive sur moyens HPC seront disponibles et des enregistrements réels d'essais en phase d'inférence des modèles pourront être utilisés pour tester les résultats obtenus.

Pour la partie propre au développement de modèles de type PINN, le modèle physique pourrait être celui décrivant la manœuvrabilité à la mer du navire suivant certains standards ou des modèles internes. La comparaison des performances et des capacités de généralisation entre le modèle servant de baseline et et un modèle de type PINN permettront d'apporter des premières réponses aux questions qui se posent aujourd'hui sur l'intérêt de déployer de telles méthodes.



Description du profil :

ET VOUS ?

Vous êtes en dernière année d'école d'ingénieur généraliste et vous recherchez un stage de fin d'études.

Vous avez des compétences en conception et développement d'algorithmes à base de machine learning appliqué au traitement des séries temporelles.

Vous êtes curieux, ouvert d'esprit et aimez les travaux d'innovation et de prototypage.

Vous aimez travailler en équipe.

Vous êtes à l'aise avec Python, Pytorch, Tensorflow, Git.

Vous avez un Anglais courant.

Une connaissance et une appétence pour la physique du milieu marin serait un vrai plus.



Vous vous reconnaissez dans ce profil ? Alors n'hésitez plus, en un clic postulez, ce stage est fait pour vous

Vous développerez des compétences en mécanique de la rupture qui est une des spécialités de notre laboratoire.

Rejoignez-nous et construisez le naval de demain Avec Naval Group vous serez accompagné(e) de tuteurs certifiés. À leurs côtés, vous plongerez au cœur d'une aventure industrielle enrichissante hors du commun où vous bénéficierez d'une expérience à la fois formatrice et responsabilisante.

Cette expérience vous permettra d'exprimer votre potentiel dans un environnement de très haute technologie sur des projets exceptionnels et innovants qui contribuent à la souveraineté des marines du monde.

Créatif, vous serez incité(e) à proposer des solutions simples, impactantes, utiles et agréables. Le produit de votre stage aura une valeur ajoutée indéniable pour le bon fonctionnement de l'équipe.

Les entretiens de recrutement vous permettront d'échanger avec votre manager et ainsi d'en apprendre davantage sur l'ensemble de vos missions.

LES AVANTAGES NAVAL GROUP :

  • Un comité social et économique (CSE) dynamique proposant des activités sociales et culturelles.
  • Un environnement de travail agréable et un accès au restaurant d'entreprise avec participation employeur.
  • Une prise en charge des frais de transport (70% du titre de transport en commun)

NOTRE PROCESSUS DE RECRUTEMENT :

Après réception de votre CV, si votre profil retient notre attention, l'un de nos recruteurs vous contactera pour un entretien téléphonique. A l'issue de ce premier échange, vous pourrez être contacté(e) pour passer un entretien (physique ou visioconférence) avec le manager du service concerné et/ou notre HR Business Partner. Enfin, dès que nous aurons fait notre choix final, vous serez informé(e) dans les plus brefs délais.

Notre site est soumis à une enquête administrative de sécurité.



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