CDI à Rennes / Statut cadre / Télétravail 2 jours par semaine
Expérience minimum : être titulaire d'une thèse en simulation numérique et IA
Rémunération : 35 à 42K€ bruts annuels (hors avantages Scalian) Poste à pourvoir à compter de novembre 2026
Quel sera votre rôle ?
Vous mènerez des travaux de recherche et développement sur l’utilisation de techniques de simulation, de machine learning, de traitement d’images et du signal, appliquées notamment au domaine de l’environnement, du spatial et de la défense. Vous analyserez et implémenterez les dernières méthodes de l’état de l’art en collaboration avec les experts du pôle Simulation & IA, ses clients et un réseau de partenaires académiques et industriels à à travers les projets RedLUM et SIGMA.
Vos missions seront les suivantes :
- Proposer des méthodes et outils, ainsi que des cas d’applications industriels
- Réaliser un état de l’art sur les méthodes d’asservissement par l’IA
- Concevoir les outils de configuration et de supervision de l’entrainement (Vous vous intéresserez aux pratiques « MLOps »)
- Explorer particulièrement les solutions offertes par NVIDIA Isaac SIM et Unreal Engine en termes de Framework d’apprentissage et de modélisation
- Concevoir les outils de configuration et de supervision de l’entrainement (Vous vous intéresserez aux pratiques « MLOps »)
- Déployer l’IA sur du hardware en assurant sa compatibilité avec les contraintes du système
- Participer au développement de code open source utilisé par la communauté scientifique Européenne
- Implémenter et comparer les derniers algorithmes de machine learning pour la génération et la prédiction de systèmes dynamiques
- Mettre à l’échelle le code ITHACA-FV pour le big data et le rendre modulaire afin d’intégrer divers phénomènes physiques
- Améliorer la visualisation graphique des résultats avec Paraview ou Unreal Engine
- Publier et présenter vos résultats
Le Projet SIGMA
Ce projet interne s’attèle à l’utilisation de techniques de Machine Learning afin de développer des algorithmes de guidage de véhicule par IA, le cas des lanceurs réutilisables sera particulièrement étudié. Vous travaillerez sur un produit, développé en interne, dont la finalité est de modéliser les lois de commande d’un véhicule par un réseau de neurones, entraîné par un algorithme d’apprentissage par renforcement dans un environnement simulé. L’IA une fois entrainé est ensuite voué à être déployé sur une carte embarquée, où elle réalisera les opérations de guidage du véhicule. Vous rejoindrez une expertise historique et grandissante qui consiste à développer des environnements simulés complexes permettant d’entrainer des IA qui sont ensuite utilisées dans le monde réel. Ces travaux ont déjà mené lieu à des projets tels que COLIBOT qui consiste à guider un colis aérolargué à l’aide d’un réseau de neurone entrainé via des simulations.
Le Projet RedLUM
En collaboration avec des laboratoires académiques (Inria et INRAE), vous serez amené à implémenter en C++ des nouvelles méthodes de mathématiques appliquées en couplage modèle/données pour le contrôle et le monitoring de systèmes aérodynamiques (éoliennes, foils de bateau, tours antigel, lanceurs réutilisables pour le spatial, …). Pour s’attaquer à des applications temps réel, Scalian Insights développe des « modèles d’ordre réduits intrusifs » (couplage modèle/donnée), c’est-à-dire des approximations d’équations aux dérivées partielles pour des cadres d’application spécifiques, construits à partir de jeux de données. De plus, lors du fonctionnement opérationnel du système (par exemple une éolienne), les simulations du modèle d’ordre réduit sont corrigées, en temps réel, grâce aux mesures des capteurs embarqués et à la résolution d’un problème inverse bayésien (assimilation de données). Pour ce projet, un code C++ a été développé en se basant sur OpenFOAM et la librairie de modèles d’ordre réduit ITHACA-FV. Une présentation du projet peut également être retrouvée à ce lien : https://redlum.mathnum.inrae.fr/ .
Description de l'entreprise
Dans le TOP10 des Sociétés de Conseil en Ingénierie en France, le Groupe SCALIAN intervient sur des activités de services en management de projets industriels, supply chain, architecture et développement de systèmes numériques embarqués, applicatifs de systèmes d'information et d'Intelligence artificielle dans des secteurs d’activité aussi variés que l’aéronautique, le spatial, l’automobile, le ferroviaire, les services, le luxe ou le retail etc.
Créée en 1989, SCALIAN compte aujourd’hui plus de 5500 collaborateurs répartis dans 11 pays et 15 implantations en France pour un chiffre d’affaires de 550 millions d’euros. SCALIAN travaille pour des grands Groupes du CAC40 sur des projets en AT ou au forfait.
Labellisée Great Place to Work, SCALIAN connait une croissance de 20% chaque année.
Pourquoi SCALIAN ?
- Parce que Scalian vous accompagne dans le développement de votre carrière : programme d'onboarding complet sur 1 an avec votre manager et votre RH, programmes de formation personnalisés, communautés techniques, événements internes
- Parce que Scalian favorise la Qualité de Vie au Travail : certifications Great Place to Work® et Best Workplaces for Women, prime de cooptation, prime vacances, accord télétravail
- Parce que Scalian développe une politique RSE concrète et ambitieuse : mobilité durable, actions environnementales, accord Handicap et mission handicap avec temps dédié
Qualifications
- Titulaire d’un doctorant en simulation numérique et IA
- Des connaissances :
- En IA et statistiques (Réseaux de neurones, TensorFlow, PyTorch, méthodes d’apprentissage)
- En traitement de l’image et du signal
- En développement (Python, C++, Matlab) et algorithmie
- En analyse numérique (résolution de systèmes linéaires, équations différentielles ordinaires, équations aux dérivées partielles, schémas de discrétisation)
- Des notions (ou une capacité à monter en compétence), sur :
- La mécanique (des points / du solide) et /ou des fluides
- L’automatique (Equation différentielle, asservissement d’un système, mathématiques appliquées)
- Le développement embarqué (pour l’inférence de l’IA sur une cible hardware)
- Autonomie et force de proposition
- Qualités relationnelles & pédagogiques
- Aptitudes à transmettre et partager ses travaux
- Rigueur et persévérance
- Curiosité technique, envie d’apprendre et de progresser
- De la bonne humeur !
Informations supplémentaires
Quelles seront les prochaines étapes ?
- Echange téléphonique avec Aurélie, responsable recrutement #LI-AC1
- 1er entretien avec Valentin, Chef de projet RedLUM et Florian, Responsable Technique SIGMA/RedLUM.
- 2nd entretien avec Thierry, coordinateur scientifique des projets de R&D et Maxime, chef de projets.
