Offre de stage de fin d'études

L’objectif de ce stage est de concevoir un modèle de deep-learning pour prédire des champs spatio-temporels.
Ce stage permettra d’appliquer les compétences en science des données à un problème de régression complexe, dans le cadre d’un projet de recherche et développement d’un outil de surveillance de fermes d’éoliennes en mer.
Le poste est à pourvoir à partir de février 2026. La personne recrutée travaillera dans nos bureaux du 18 boulevard de Reuilly à Paris.

Entreprise :

Phimeca est une entreprise spécialisée dans la simulation numérique et l’analyse de données. Nous développons pour nos clients des produits, logiciels et services, pour améliorer la conception, l’exploitation et la maintenance de leurs produits et systèmes. Notre approche originale combine jumeaux numériques (modélisation physique) et data science (traitement du signal, probabilité, statistique, machine learning…).

Les problèmes que nous traitons sont issus de secteurs industriels diversifiés : énergie, industrie, naval/défense, transport, environnement, etc…

PHIMECA est dotée de valeurs bien ancrées et explicitées dans un référentiel d’entreprise depuis de nombreuses années. En 2020, PHIMECA a décidé d’aller plus loin en définissant sa raison d’être et en faisant le choix d’adopter le statut d’entreprise à mission. 

Notre raison d’être est :  

Construire ensemble, par une ingénierie innovante, une industrie respectueuse de l’homme et de son environnement. 

Nos quatre axes de mission associés sont : 

• Innover avec nos clients pour la préservation de l’environnement, par la résilience et la durabilité des structures et systèmes ;
• Affirmer l’apport de l’ingénieur à la société, dans un esprit d’ouverture et de partage ;
• S’impliquer dans le développement de nos territoires, être plein acteur de nos écosystèmes ;
• Favoriser l’épanouissement personnel et la diversité, au sein d’une entreprise coopérative. 

Mission :

Concevoir des structures industrielles en milieu offshore est un problème complexe. Le milieu est très contraignant et les structures se détériorent à une vitesse plus élevée que sur la terre ferme. De plus, les interventions de maintenance sont limitées de par leur coût et leur difficulté opérationnelle. Les industriels doivent donc composer avec ces contraintes et suivre l’état de santé de leurs structures pour éviter les incidents comme l’arrêt ou la perte d’une structure.
Cependant, suivre l’état de santé de ces structures constitue également un challenge. Certaines sections d’une structure ne peuvent pas être instrumentées, et même lorsque cela est possible, les capteurs coûtent chers et leur longévité est faible s’ils sont immergés.

Pour pallier ce problème, les ingénieurs utilisent des modèles simulés pour valider l’intégrité d’une structure offshore en phase de design et pour estimer son état de santé au cours de son cycle de vie. De telles simulations sont coûteuses en temps et en ressources.

L’objectif de ce stage sera de concevoir et d’entraîner un modèle de deep-learning afin de prédire les contraintes d’une éolienne flottante offshore à partir des sollicitations de celle-ci. Le stagiaire aura à sa disposition des données issues de simulation élément fini, mais également des mesures de sollicitation et des mesures de capteurs de déformation dans le but d’entraîner un modèle de prédiction.

Ce problème est complexe, car il prend en entrée des séries temporelles d’accélérations et de rotations afin de prédire des séries temporelles de déformation. Ces déformations prédites sont ensuite post-traitées pour estimer l’état de santé de la structure.
Le stagiaire sera pleinement intégré à l’équipe : l’immersion dans les projets en cours et la collaboration avec les équipiers permettra l’acculturation nécessaire aux problématiques que nous traitons.

Profil recherché et compétences développées pendant le stage

Tu as une bonne formation généraliste en mathématiques. Tu es curieux et tu t’intéresses à l’ingénierie. Tu souhaites développer ta culture scientifique et industrielle. Tu es ouvert d’esprit, attentif aux autres et au monde qui t’entoure. Tu aimes programmer, tu maîtrises l’informatique en général et ses applications en sciences, en particulier.

Compétences requises :

• connaissances en probabilité et statistique,
• connaissances en science des données, en particulier appliqué à la prédiction de données temporelles,
• maîtrise du langage Python,
• maîtrise du système d’exploitation Linux,
• maîtrise du gestionnaire de version Git,
• bonne maîtrise de l’anglais,
• rédaction, présentation,
• bon contact social.