Au cours de la conception d'un moteur d'avion, les bureaux d'études module sont amenés à optimiser la géométrie des différentes pièces afin de répondre à des critères de performance tout en respectant des contraintes.
Le département Méthodologies et Outils du Développement dispose de plusieurs logiciels internes et commerciaux contenant de nombreuses méthodes pour traiter l'ensemble du processus d'optimisation (plan d'expérience, méta modélisation, analyse, visualisation, algorithmes d'optimisation, etc.)
Dans ce contexte, l'équipe du pôle optimisation applicative travaille sur la sélection, l'évaluation et la mise en œuvre des meilleures méthodes et algorithmes d'optimisation adaptés aux problématiques du bureau d'études.
L'objectif du stage est de contribuer à l'activité de benchmark et d'amélioration continue des méthodes d'optimisation et de leur intégration dans l'écosystème existant.
Les activités à mener seront les suivantes :
• Prise en main des outils logiciels existants (commerciaux ou internes) ;
• Compréhension des besoins métiers et des problématiques d'optimisation adressées dans le bureau d'étude ;
• Recensement, compréhension et comparaison des méthodes et algorithmes d'optimisation existants : étude bibliographique, identification des critères de performance et de robustesse selon les cas d'usage ;
• Si besoin, génération de données via des chaines de calculs automatiques existantes ;
• Formulation de recommandations pour l'intégration, l'évolution ou la substitution de certains algorithmes dans les outils existants, voire la proposition de nouvelles méthodes pertinentes en fonction des résultats observés ;
• Interaction régulière avec les membres du service (optimisation, chaînage, bureau d'études) pour adapter la démarche ;
• Communication et valorisation des travaux (synthèses, présentations, partage de bonnes pratiques…).

Formation : Bac+4/+5, école d'ingénieur, Master en Mathématiques Appliquées.
Ce stage nécessite des connaissances théoriques en optimisation appliquée et outils numériques. Des connaissances en turbomachines, mécanique des solides ou fluides, ainsi qu'une expérience pratique du langage Python seront appréciées. Le stagiaire devra faire preuve d'autonomie, de curiosité, d'organisation et de rigueur.