Stage : Optimisation multicritères par méthode IA d'un disque de frein

Une première méthodologie de conception en avance de phase des disques de frein pour des prestations en tenue thermomécanique a été développée pour différents types de géométrie de freins RPI et RPE en mixant des méthodes de machine learning Graphical Neural Network et MLP par prédiction des KPI. Le métier chassis/frein souhaiterait que cette méthodologie soit étendue pour la tenue mécanique aux efforts de freinage maximaux et permettre ainsi une optimisation du design par la prise en compte de tenue multicritères thermomécanique et mécanique du disque de frein. Profil

Formation:
Ingénieur généraliste, Master mécanique, sciences des données, techniques de Machine Learning. Informatique: logiciels bureautiques, Excel, connaissances langages Python Chez Stellantis nous évaluons les candidats selon leurs qualifications, leurs mérites et les besoins du métier Nous accueillons les candidatures des personnes de tout genre, âge, ethnie, nationalité, religion, orientation sexuelle, et handicap. La diversité de nos équipes nous permettra de mieux appréhender l'évolution des besoins de nos clients et de notre environnement futur. Durée du contrat 4 mois At Stellantis, we assess candidates based on qualifications, merit and business needs. We welcome applications from people of all gender identities, age, ethnicity, nationality, religion, sexual orientation and disability. Diverse teams will allow us to better meet the evolving needs of our customers and care for our future.