Stage Cem - Développement de Méthodes de Calculs par Approche de Méta-Modélisation H/F - 78

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés.
Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME.

Safran Electronics & Defense propose à ses clients des solutions d'intelligence embarquée leur permettant d'appréhender l'environnement, de réduire la charge mentale et de garantir une trajectoire, même en situation critique, ce dans tous les environnements : sur terre, en mer, dans le ciel ou l'espace. La société met les expertises de ses 13 000 collaborateurs au service de ces trois fonctions : observer, décider et guider, pour les marchés civils et militaires.

Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi.Dans le cadre de travaux amonts dans le domaine de la compatibilité électromagnétique et portant sur la méta-modélisation des fonctions de filtrage, le-la stagiaire évaluera la performance de différents méta modèles issus de différentes techniques (krigeage, réseau de neurones et deep learning, polynômes du chaos...) selon une méthodologie de comparaison rigoureuse. Le résultat du travail doit permettre d'aboutir à une vision de probabilité de conformité pour évaluer un grand nombre de solutions de design possibles. Cette étape peut être accélérée par l'utilisation de technologies d'intelligence artificielle. Enfin, ces travaux pourront s'appuyer sur des résultats antérieurs publiés par les membres de l'équipe et peuvent faire l'objet de publications scientifiques.
Plus précisément, les travaux attendus seront :
- Réaliser un état de l'art autour des méta modèles.
- Identifier les modèles pour l'entrainement.
- Développer des codes de calcul et algorithmes.
- Mettre en place les métriques d'évaluation.
- Lancer des scenarios d'évaluation sur ces cas concrets.
- Analyser les résultats.