Développeur de Modèles PINN pour Optimisation Energétique

il y a 2 semaines


Toulouse, Occitanie, France Capgemini Temps plein

Contexte

Capgemini Engineering, filiale du groupe Capgemini, leader mondial et multiculturel, accompagne les entreprises dans leur transformation numérique grâce à la puissance de la technologie. Guidé par sa raison d'être : libérer les énergies humaines par la technologie pour un avenir inclusif et durable, le Groupe s'appuie sur plus de 50 ans d'expérience et une expertise reconnue dans divers secteurs d'activité.

Description du poste

Le département Fluide & Thermique de Capgemini Engineering développe activement des modèles hybrides pour optimiser les systèmes énergétiques au sein du projet Sim4Energies. Ces modèles, appelés réseaux de neurones informés par la physique (PINN), présentent un intérêt majeur pour la communauté scientifique en tant qu'outil pour résoudre des problèmes complexes dans les domaines de la mécanique des fluides et du transfert de chaleur. Ils permettent d'intégrer des lois physiques et des équations directrices dans l'architecture du réseau neuronal, facilitant ainsi la prédiction de phénomènes physiques complexes.

Votre mission principale sera d'utiliser les PINN pour résoudre diverses équations différentielles. Un intérêt pour les problématiques liées aux transferts thermiques et/ou à la dynamique des fluides est requis, ainsi que des compétences solides en Python. Notre équipe a déjà développé quelques codes PINN fonctionnels, mais nous devons les améliorer et travailler sur leur documentation. Le produit final de ce stage sera une bibliothèque de codes PINN hébergée en interne sur Gitlab.

Vos missions

  1. Développement de modèles PINN : Travailler sur le développement et l'amélioration de modèles PINN pour résoudre des équations différentielles liées au transfert de chaleur et à la dynamique des fluides. Cela inclut la conception de nouvelles architectures de réseaux neuronaux et d'algorithmes d'optimisation.
  2. Optimisation et tests des modèles PINN : Collaborer avec l'équipe pour optimiser et tester les codes PINN développés, en mettant l'accent sur l'amélioration des performances, la réduction du temps de calcul et l'augmentation de la précision des résultats.
  3. Documentation et hébergement Gitlab : Contribuer à la création de guides d'utilisation complets et clairs pour la bibliothèque de codes PINN et garantir que la bibliothèque de codes PINN est correctement hébergée sur Gitlab.

Votre profil

De formation BAC+ (formation Ingénieurs, Ecoles ou Université).

Stagiaire autonome, méthodique, force de proposition avec une aptitude à l'analyse critique des résultats. Bon niveau d'anglais (équivalent B2 minimum). Ce poste est ouvert aux personnes en situation de handicap.



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