L’objectif du stage est le portage sur GPU de cœur de calcul de Capytaine. Une première preuve de concept pourra être implémentée par exemple avec PyTorch. Pour ce faire, on cherchera à remplacer les métamodèles utilisés dans la version CPU du code par des métamodèles plus adaptés au calcul sur GPU, comme par exemple des réseaux de neurones. On cherchera ensuite à tester et optimiser la performance du code sur GPU.

Compétences mises en jeu :

• Implémentation de code haute performance sur GPU

• Machine learning pour la métamodélisation

• Analyse numérique de codes de simulation

• Étudiant(e) en dernière année de Master ou d’Ecole d’ingénieurs (Bac +5) en mathématiques appliquées, intelligence artificielle, informatique ou domaine connexe.

• Solides compétences en programmation (Python, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).

• Connaissance des méthodes numériques et du machine learning.

• Capacité à travailler de manière autonome et à proposer des solutions innovantes.

Informations complémentaires

• Le stage se déroulera sur une durée de 6 mois dans les locaux de Mews Labs à Cachan (94230).

• Possibilité de valorisation des résultats (rapport technique, démonstrateur logiciel, communication scientifique).

• Ce stage pourra être suivi d’une proposition d’embauche au sein de Mews Labs.

Si vous êtes prêt.e à relever des défis stimulants et à développer vos compétences au sein d’une équipe de passionnés, nous vous attendons avec impatience !

Entretien 1 : RH

Entretien 2 : Directeur technique