Ingénieur de recherche en IA et calcul scientifique

L'Ecole nationale supérieure des Mines de Paris (MINES Paris) est une des plus prestigieuses écoles d'ingénieurs en France et la première école par son volume de recherche orientée vers l'industrie. L'école des Mines de Paris forme des ingénieurs généralistes via une expérience pédagogique innovante et pluridisciplinaire, dans laquelle sciences de l'ingénieur et sciences humaines et sociales sont étroitement liées. Cette double culture est renforcée encore par son appartenance à l'Université PSL, qui se positionne dans le top 50 des classements internationaux, et qui constitue une véritable opportunité d'enrichissement des parcours.

Mines Paris est un établissement public à caractère scientifique, culturel et professionnel (EPSCP), placé sous la tutelle du ministère de l'économie, des finances et de la souveraineté industrielle et numérique.

ARMINES, association loi 1901 créée en 1967, est le principal acteur français de recherche contractuelle, travaillant étroitement avec l'École des Mines de Paris. Elle mène des projets de recherche publics et privés en lien avec des partenaires industriels en France et à l'international.

Le CEMEF (Centre de Mise en Forme des Matériaux, UMR 7635 Mines Paris – PSL / CNRS) est un laboratoire de renommée internationale, spécialisé dans la recherche pluridisciplinaire en mise en forme des matériaux, leurs procédés de transformation et la mécanique numérique, au service des grands enjeux sociétaux : transition écologique, santé numérique, nouveaux matériaux durables, économie circulaire.

Implanté au cœur de la technopole de Sophia Antipolis, le laboratoire bénéficie d'un écosystème exceptionnellement dynamique associant recherche académique, innovation industrielle, startups deeptech et incubateurs technologiques, propice aux collaborations et à l'ouverture vers le tissu socio-économique.

Au sein du CEMEF, l'équipe Computing & Fluids (CFL) joue un rôle central dans la stratégie numérique du laboratoire. Le groupe combine simulation numérique, modélisation multi-physique, intelligence artificielle et expérimentation pour répondre à des défis majeurs en mécanique des fluides.

Rattaché(e) au groupe Calcul intensif et Mécanique des Fluides (CFL), vous interviendrez sur des problématiques variées, en lien avec des partenaires académiques et industriels, en apportant vos compétences IA pour enrichir des modèles physiques complexes. En tant qu'ingénieur(e) recherche IA / calcul scientifique, vous serez donc un acteur clé du renforcement des capacités numériques du CEMEF, particulièrement au sein du groupe CFL. Vos responsabilités principales incluront :

1. Développement de méthodologies avancées

• Couplage de la mécanique numérique avec des modèles d'apprentissage automatique (ML), modèles hybrides (physique + données), Physics-Informed Neural Networks, apprentissage par renforcement selon les besoins.
• Collaboration sur des approches data-driven, tout en conservant la fidélité physique.
• Stratégies d'optimisation et de contrôle basées sur l'IA, appliquées aux systèmes mécaniques, fluides, procédés

2. Intégration dans l'écosystème computationnel

• Packaging, structuration logicielle, bonnes pratiques de développement scientifique (modularité, tests, documentation, CI/CD).
• Portage et optimisation de ces modèles sur des architectures HPC (GPU / CPU), exploitation du supercalculateur du laboratoire.
• Déploiement de solutions numériques (IA + simulation) dans les workflows de recherche et d'ingénierie du CEMEF.

3. Soutien aux thèses, projets et chaires

• Accompagner des doctorants dans leurs travaux, notamment dès la phase conception, en apportant un encadrement technique, méthodologique et logiciel.
• Contribuer au développement des projets ERC, ANR, chaires industrielles, partenariats industriels : structurer les livrables IA, accompagner la montée en maturité des prototypes.

4. Contribution scientifique et stratégique

• Réaliser une veille active sur l'état de l'art : suivre les avancées en IA, ML, calcul scientifique, HPC, modélisation hybride.
• Participer aux décisions stratégiques du groupe CFL : définir des priorités de recherche, proposer des évolutions de la plateforme de calcul, identifier de nouveaux axes d'innovation.

5. Valorisation et transfert

• Travailler avec les partenaires industriels pour transférer les méthodes développées : démonstrateurs, proof-of-concept, prototypes.

Environnement & Ressources

• Supercalculateur : accès à un centre de calcul interne puissant (3000 cœurs CPU déjà en place).
• GPU : déjà disponibles : 2 × NVIDIA A100, 1 × H100.
• Expansion prévue : renforcement du parc avec cœurs CPU et 2 × GPU NVIDIA H200.
• Encadrement : collaboration directe avec doctorants, post-doctorants, ingénieurs et chercheurs permanents.
• Projets phares : participation à des initiatives stratégiques (ERC, Chaires industrielles, ANR), couvrant des domaines comme la santé, l'énergie, l'environnement, l'automobile, l'aéronautique, les nouveaux matériaux durables.
• Équipe CFL : les activités du groupe sont centrées sur des problématiques comme la mécanique des fluides non-Newtoniens, les écoulements multiphasiques, les interactions fluide-structure, le transfert de chaleur, les méthodes numériques dédiées à la mécanique des fluides, et l'apprentissage pour la mécanique des fluides.

Vous avez un diplôme d'ingénieur / doctorat dans des domaines tels que calcul scientifique, intelligence artificielle, mathématiques appliquées, mécanique numérique, physique computationnelle, sciences des données et une expérience antérieure (académique ou industrielle) en IA appliquée à la simulation, au HPC, ou à la modélisation.

Autonome, vous avez un esprit d'initiative et vous savez travailler en équipe interdisciplinaire (doctorants, chercheurs, industriels). Rigoureux et curieux, vous savez faire preuve de créativité scientifique.

Vous avez les compétences techniques suivantes :

• Maîtrise de Python, C++, ou autre langage pertinent.
• Frameworks IA : expérience avec PyTorch, TensorFlow, ou équivalent.
• Connaissances en calcul scientifique / simulation : aussi bien en méthodes numériques (éléments finis, volumes finis, méthodes adaptatives) qu'en couplage données-physique.
• HPC / GPU : expérience avec des environnements de calcul haute performance, portage GPU, optimisation de code.
• Workflow développement : gestion de version (Git), tests, automatisation, CI/CD, packaging scientifique.

Pour candidater, veuillez transmettre une LM, CV, copie des diplômes, une lettre de recommandation et des références.

Si vous souhaitez avoir des informations complémentaires, vous pouvez contacter le directeur du Centre CEMEF, Elie HACHEM.