Descriptif du poste: Sur un marché porteur en lien direct avec les enjeux environnementaux, le pôle Fluid And Sealing Technologies (FST) du CETIM développe des moyens et méthodes d'essais pour comprendre et caractériser les systèmes d'étanchéité dans les conditions réelles de services. En qualité d'ingénieur machine learning/jumeaux numériques, vos missions seront les suivantes : * Conception et développement de solutions avancées de Machine Learning et de jumeaux numériques pour optimiser la conception, le dimensionnement et la maintenance des équipements sous pression (ESP). * Gestion et réalisation du contenu technique de projets d'innovation technologique autour des jumeaux numériques, incluant l'analyse et l'interprétation des résultats de calculs analytiques et de simulations éléments finis spécifiques aux ESP. * Automatisation des workflows, modélisation numérique avancée, et développement d'algorithmes d'apprentissage automatique pour affiner la précision des modèles. * Collaboration étroite avec les équipes techniques ESP, les clients et commissions de professionnels pour définir les spécifications techniques (CdC) et recueillir les besoins relatifs à l'application des techniques d'IA. * Identification et gestion des risques projet, et définition des stratégies pour lever les obstacles à la réalisation des objectifs. * Conception et mise en œuvre de méthodes d'hybridation de modèles, intégrant IA et modélisation multiphysiques, pour résoudre des problèmes de tenue mécanique des ESP. * Exploration et expérimentation de techniques avancées telles que l'apprentissage machine (Machine Learning) pour des problèmes de régression et de classification, et l'apprentissage profond (Deep Learning) pour des problèmes de séries temporelles (RNN, LSTM, etc) et des problèmes de langage (LLM, LTSM, SSM, etc) ainsi que des problèmes d'acquisition et génération de contenu multimodal (GANs, GPT, etc). * Évaluation et sélection des technologies émergentes pour améliorer continuellement les capacités des jumeaux numériques. * Utilisation de logiciels de simulation comme Abaqus et d'autres outils de CAE pour des études d'optimisation. * Rédaction de rapports techniques et restitution des résultats aux demandeurs. * Participation active à l'élaboration des propositions techniques et financières. * Contribution à la définition de la stratégie à long terme pour l'adoption et l'évolution des jumeaux numériques et de l'intelligence artificielle. Profil recherché: Diplômé d'une école d'ingénieur avec spécialisation en ingénierie numérique intégrant les notions avancées en informatique, Machine Learning et modélisation/simulation. Vous avez une maîtrise des techniques de Machine Learning et d'algorithmes prédictifs, incluant l'apprentissage supervisé et non supervisé. Vous avez des compétences en optimisation de comportements structurels basée sur la modélisation et la simulation. Vous avez une expérience dans l'utilisation des outils de développement Salesforce, tels qu'Apex et LWC, accompagnée d'une connaissance des processus de déploiement et d'intégration continue. Vous avez une expertise en programmation, avec une compétence particulièrement forte en Python et une bonne maîtrise de la Programmation Orientée Objet (POO) sur Python, C++ et Excel VBA, ainsi que l'usage d'autres langages tels que SQL, C#, JavaScript, HTML et CSS. Vous avez une bonne capacité à vous familiariser avec l'utilisation des logiciels de CAO/FAO et des outils de simulation, et notamment Solidworks, Ansys et Abaqus. Vous avez une expérience en gestion de projets et en assurance qualité, enrichies par une expérience dans le domaine numérique. Vous avez la capacité à établir et maintenir des relations efficaces avec les collaborateurs, partenaires et clients, garantissant une communication efficace et la satisfaction des parties prenantes.