Ingénieur Machine Learning (F/H) – Stage Greenerwave
Solutions de connectivité et de détection avec matériaux intelligents.
Internship
Paris
No remote
1,1K €+ a month
5 years of study
Skills we're looking for
Electrical knowledge
Documentation management
Communication skills
Diagnostic skills
Mechanical skills
+5
You'll be part of
124 employees
Metallurgy
Artificial Intelligence / Machine Learning
Electronics / Telecommunications
Average age: 33
Founded in 2015
75%
25%
Revenue: 3,4 Millions € en 2024
Employee turnover: 4
Fondée en 2015 et issue de l’Institut Langevin (CNRS et ESPCI), Greenerwave est une Deeptech développant des solutions disruptives de connectivité et de détection. Notre technologie, unique au monde, s’appuie sur des matériaux intelligents et reconfigurables ainsi que des algorithmes inspirés de la physique. Grâce à notre perspective multiculturelle et notre engagement en faveur d’une recherche fondamentale continue, nous révolutionnons l’utilisation des ondes électromagnétiques pour propulser la connectivité mondiale vers un avenir durable et une disponibilité sans limites.
Nos designs brevetés sont reconnus dans le monde entier par les principaux acteurs industriels et institutionnels au sein des nombreux marchés que nous adressons :
Connectivité : Systèmes de Communication par Satellites (SATCOM) et Télécommunications (5G, 6G),
Détection : Radar et RFID.
Nos premiers produits SATCOM sont sur le point de voir le jour ! Nous continuons en parallèle de développer nos activités de R&D afin d’étoffer notre offre produits à l’ensemble de nos activités tout en étant à la pointe de l’innovation.
You'll be working on
Pourquoi ce poste est clé
Les jumeaux numériques de nos antennes servent à configurer notre technologie pour orienter les ondes électromagnétiques. Ces modèles associent la compréhension physique de nos antennes à des paramètres entraînés. Ce stage vise à continuer d’améliorer la robustesse et la fiabilité de l’entraînement de nos modèles.
Rattaché·e à Steph, Software Engineer, vous étudierez les facteurs qui peuvent influencer la stabilité de l’entraînement et évaluerez différentes méthodes d’amélioration. Au contact de nos équipes Algorithmie et Modélisation, Radiofréquence et Logiciel, vous apprendrez à relier modélisation physique, optimisation numérique et analyse expérimentale, en vous appuyant sur des comparaisons contrôlées et reproductibles.
Vos missions
Prise en main du modèle et de son entraînement
Comprendre nos modèles d’antenne physique et l’entrainement de ces modèles,
Reproduire un entraînement et mesurer la variabilité des performances obtenues,
Diagnostic et amélioration de la stabilité
Mettre en place le suivi des grandeurs et détecter automatiquement les entraînements qui divergent,
Étudier et mettre en œuvre des méthodes de projection, de re-paramétrisation ou de pénalisation pour imposer la convergence du modèle à chaque étape d’optimisation,
Évaluer l’impact de ces méthodes sur la précision et le temps de calcul.
Optimisation et comparaison des entraînements
Améliorer les critères d’arrêt, l’initialisation et la réutilisation des modèles déjà entraînés,
Comparer plusieurs variantes des modèles dans des conditions contrôlées,
Analyser les mécanismes physiques et numériques du modèle pour étudier leur influence sur les résultats,
Documentation et reproductibilité
Tester et versionner le code développé,
Documenter les données et les conditions d’entraînement pour garantir la reproductibilité des résultats,
Présenter les méthodes étudiées et les résultats obtenus dans des rapports chiffrés.
We're looking for
Envie de nous rejoindre ?
Vous ne cochez pas tous les critères ? Postulez quand même. Nous recherchons avant tout une personne motivée, curieuse et prête à apprendre, au sein d’une équipe qui l’accompagnera dans sa montée en compétences 😊
Vous préparez actuellement votre dernière année en école d’ingénieur (ou équivalent universitaire) avec une spécialisation en mathématiques appliquées, en simulation ou en modélisation. Vous avez une première expérience en optimisation ou en calibration de modèles à partir de données expérimentales et vous vous intéressez à la physique des ondes.
Vos compétences techniques
Vous avez de bonnes bases en mathématiques appliquées, notamment en algèbre linéaire et en optimisation sous contrainte,
Vous savez programmer en Python et avez une première expérience avec PyTorch ou un outil similaire,
Des connaissances en électromagnétisme seront appréciées.
Une pratique de Git ou de Linux, ou une expérience du calcul sur GPU, constitue un atout supplémentaire.
Vous avez un bon niveau d’anglais à l’écrit comme à l’oral pour évoluer dans un environnement international.
Votre façon de travailler
Vous appréciez le travail en équipe et communiquez facilement avec des interlocuteurs variés,
Vous faites preuve de rigueur et abordez les problèmes avec méthode,
Vous aimez explorer différentes pistes et proposer des solutions créatives aux problèmes techniques,
Vous êtes curieux·se et prenez des initiatives pour faire avancer vos missions,
Vous savez avancer de manière autonome tout en sollicitant l’équipe lorsque cela est nécessaire,
Si vous utilisez des outils d’IA pour coder, vous gardez un regard critique sur le code et les calculs qu’ils produisent,
Vous savez rédiger des documents clairs et structurés pour partager vos résultats et documenter vos travaux.
Les raisons de travailler chez Greenerwave
Une participation financière pour vos déjeuners,
Les avantages proposés par notre CSE,
Des locaux situés au cœur de Paris, dans le 2e arrondissement,
Des événements et des soirées d’équipe chaque mois pour se retrouver en dehors des projets,
Des échanges avec les équipes techniques pour découvrir les technologies sur lesquelles vous travaillez et mieux comprendre leurs applications,
Un environnement multiculturel et des profils aux expertises variées, pour apprendre au contact des autres,
Un accompagnement et un suivi de proximité par votre tutrice pour progresser tout au long de votre stage et être prêt.e pour lancer votre carrière.
How we hire
Notre processus de recrutement
Étude de votre candidature par l’équipe RH, sans filtre de présélection par intelligence artificielle.
Premier échange téléphonique de 20 à 30 minutes pour échanger sur votre parcours, votre recherche et vos attentes.
Entretien avec Elie, Algorithms & Modelling Team Leader et Steph, Software Engineer, afin d’approfondir les missions du stage et échanger sur vos compétences techniques et leur mise en pratique.
Entretien final avec une personne de l’équipe RH pour mieux vous connaitre, discuter de votre façon de travailler et répondre à vos questions.
Tout au long du processus, nous vous tenons au courant de l’avancée de votre candidature et restons disponibles pour répondre à vos questions. Nous vous faisons un retour à chaque étape, avec des éléments constructifs pour vous aider à comprendre notre décision.
Nous encourageons les candidatures de personnes de tous horizons, quel que soit leur origine ethnique, genre, âge, orientation sexuelle, handicap ou religion. Nous valorisons la diversité et croyons que chaque personne apporte une perspective unique qui enrichit notre équipe.
Key figures
In short
Founding year
2015
Employees
124
Average age
33
Turnover rate
4
Annual revenue
3,4 Millions € en 2024
Gender
25%
75%
