Lieu : Palaiseau, France
Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.
Notre savoir-faire technologique
Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs
Un environnement inclusif et bienveillant
Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)
La conception de composants radio-fréquence nécessite de nombreuses simulations pour des géométries différentes. Ces simulations sont coûteuses en ressource et en temps. L'apprentissage automatique pour le calcul scientifique est une piste prometteuse pour accélérer les simulations. En particulier, les architectures d'opérateurs neuronaux permettent d'apprendre le lien entre deux espaces fonctionnels comme l'espace des géométries possibles d'un composant et l'espace des champs électromagnétiques correspondant à ces géométries. Les approches d'apprentissage informé par la physique permettent de réaliser cet apprentissage sans données de simulations en reposant uniquement sur les équations aux dérivées partielles.
Dans ce contexte, vous devrez explorer la pertinence de ces approches pour apprendre le lien entre une géométrie et la solution aux équations de Maxwell correspondante avec des opérateurs neuronaux informés par la physique.
Vous aurez pour missions :
Se mettre à niveau sur la modélisation du comportement des composants radio-fréquence (équation de Maxwell harmoniques/ conditions limites spécifiques à l'électromagnétisme)
S’approprier l’état de l’art sur les algorithmes d'opérateurs neuronaux prenant comme entrée des géométries
S'approprier le code existant
Comparer les résultats obtenus aux résultats de simulations classiques.
Proposer des perspectives
Présenter vos travaux en cours
Rédiger un rapport de synthèse
Vous avez envie de découvrir le domaine de la recherche ?
Vous avez pour ambition de réaliser votre stage au sein de Thales ?
Vous souhaitez évoluer dans un milieu international ?
Etudiant en Master, en Ecole d’ingénieur ou formation équivalente, vous avez des connaissances en :
Linux, python ;
Bases de machine learning,
Équations aux dérivées partielles
Résolutions numériques d'équations aux dérivées partielles
Réseaux de neurones
Utilisation avancée de la librairie Tensorflow, Pytorch
Dérivation automatique
Manipulation de maillage et de fichier de géométrie (format STEP)
Anglais (niveau B2-C1 attendu)
Rigueur, autonomie et curiosité sont des atouts que l'on vous reconnait ? Alors ce stage est fait pour vous !
Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !Rencontrez François, Responsable d'un laboratoire de Data Science
Rencontrez Pierre, Ingénieur logiciel système
Ces entreprises recrutent aussi au poste de “Données/Business Intelligence”.