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Ingénieur système - Secteur Spatial - Paris, France (H/F)

Ingénieur système - Secteur Spatial - Paris, France (H/F)

Hybrid

Paris, France

Full Time

03-04-2025

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Job Specifications

Ce Que Nous Allons Accomplir Ensemble

Pour accompagner notre développement et renforcer notre équipe d’experts, nous recherchons un Ingénieur système avec une appétence pour le domaine du spatial, pour travailler sur tout le cycle en V d'un aéronef.

Nos Plus

Astek est green et fait bénéficier ses salariés d’une indemnité kilométrique vélo
Une politique CARE sur-mesure déployée par nos équipes RH pour nos collaborateurs (https://astekgroup.fr/engagements)
Notre charte de la Diversité

Votre mission (...si vous l’acceptez !) :

Vous serez en interface avec les équipes de développement et de test des fonctions avioniques (chaine de puissance, chaine de calcul, chaine de mesures,…) les activités consistent à :

Spécification des exigences vers les chaines
Spécification des tests
Exploitation des traces de simulation (Python, macro-XLS)
Suivi de l'avancement avec les développeurs
Rédaction de la documentation de synthèse démontrant le bon pour vol
Mise à jour des bases de données (DOORS, Python, macro-XLS, JIRA)
Présentation de l'avancement

Les Petits Plus Du Projet

Vous évoluerez au sein d’équipes impliquées et réactives. Au RDV Innovation, passion, ambition.

Vous ?

Vous êtes issu d'une formation supérieure Ingénieur, universitaire ou équivalent dans le secteur de l’aéronautique ou du spatial ?

Une expérience d’ingénierie système serait un plus.

Votre goût pour le travail en équipe et votre capacité à être constructif et à vous adapter aux contraintes tout en conservant la rigueur nécessaire à la SSI sont vos atouts ?

Votre rigueur, votre organisation, votre capacité à partager vos connaissances, votre adaptabilité et votre autonomie complètent votre portrait ?

Vous avez de bonnes capacités rédactionnelles et de synthèse (en français comme en anglais) et votre anglais est opérationnel ? Alors ce poste est fait pour vous !

Rencontrons-nous !

Vous vous êtes reconnu sur l’annonce et Astek vous plaît ? Auréline, notre incroyable Talent Acquisition vous contacte pour en savoir plus sur vous.

Mots-clés

Mots-clés : ingénieur - ingénieure - système - consultant - consultante

Votre Future Equipe

Au sein d’un équipe de 8 ingénieurs.

Votre Stack De Jeu

doors, python, JIRA

,

About the Company

Since 1988, we have been at the heart of the world's foremost digital transformations, supporting our clients with the same high-value service and expertise everywhere they are. Day after day, we rely on our highly scalable business model and our experts' and engineers' deep technical expertise, driven by the same purpose: Succeed in a sustainable digital transformation, placing humans at the heart of our development. The Group supports its customers across 5 global business lines, offering them cutting-edge expertise in 3... Know more

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Contexte et Motivation La mécanique numérique repose sur la discrétisation de domaines continus en maillages pour résoudre des équations différentielles partielles (EDP). Traditionnellement, des méthodes comme les éléments finis (FEM) sont utilisées Cependant, ces méthodes peuvent être limitants étant donné le coût associé à l’exécution de chaque simulation de lorsqu'il s’agit de la création d’un plan d’expériences numériques. L'essor de l'apprentissage automatique offre une opportunité de surmonter ces limitations en intégrant des techniques capables de capturer des relations complexes dans les données issues de simulations. Sujet Les GNNs, en particulier, sont bien adaptés pour travailler sur des données structurées sous forme de graphes, ce qui correspond naturellement à la représentation des maillages. 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Le procédé de forge libre « cogging » utilisé au sein d’Auber & Duval, simulé avec le logiciel Forge®, développé à Transvalor S.A., rentre dans cette catégorie : les conditions aux limites évoluent constamment dû à l’application des multiples impactes répétitifs tout en mettant en mouvement l’objet avec des cinématiques préétablies pour mettre en forme la géométrie. Pendant le process, des transformations métallurgiques y ont lieu à l’intérieur du matériau. Un des principaux défis liés à l'utilisation des GNNs pour des simulations mécaniques réside dans la gestion des grands maillages, qui peuvent entraîner des problèmes de mémoire et des temps de calcul prohibitifs spécialement pendant la phase d’apprentissage. Ce problème est exacerbé lorsque le nombre de nœuds et d'arêtes dans le maillage augmente. Une des solutions proposées serait d’utiliser le principe de multi-grille, et donc un entrainement sur diffèrent taille de maillage, pourra être une solution efficace pour la généralisation. Alternativement, nous nous référons à l'utilisation de la décomposition de domaine afin que chaque sous-graphe pourra être traiter séparément par le GNN, et les résultats peuvent ensuite être combinés pour obtenir la solution globale. Cette approche parallélise le processus de calcul, rendant le traitement plus efficace en termes de mémoire et de temps. Un autre défi majeur dans le couplage de l'apprentissage automatique avec la mécanique numérique concerne les problèmes évolutifs en temps. De nombreux phénomènes physiques nécessitent une modélisation temporelle pour capturer leur dynamique et leur évolution, ce qui ajoute une dimension supplémentaire de complexité au processus de simulation. Pour ces problèmes, l'apprentissage autorégressif devient crucial, car il permet de prédire l'état futur du système en se basant sur les états passés et présents. Une des solutions proposées serait d’utiliser les Transformers. En effet, les Transformers, initialement développés pour le traitement du langage naturel, se révèlent être des outils puissants pour l'apprentissage temporel grâce à leur capacité à capturer des dépendances à long terme. Dans le contexte de la mécanique numérique, les Transformers peuvent être utilisés pour renforcer l'apprentissage temporel en modélisant la dynamique des systèmes physiques de manière autorégressive. Cette librairie IA-Mécanique, appelé Nexus-AI, sera partagée avec Transvalor, et accueillera l'intégration de tous les développements sur l’intégration des Transformers dans le cadre des GNNs et de la mécanique numérique. Des améliorations et des adaptations sont prévus, pour à la fois généraliser l’application, mais aussi augmenter l’efficacité de la libraire. En effet, deux points seront analysés de près : (i) l'ajustement des hyperparamètres pour les Transformers et les GNNs de manière conjointe peut améliorer l'efficacité et la performance du modèle. Des techniques d'optimisation comme la recherche en hyperparamètres bayésienne peuvent être employées ; (ii) la parallélisation des calculs sur des architectures de calcul haute performance peut atténuer les coûts computationnels, rendant l'entraînement et la prédiction plus rapides et plus efficaces. Ce que nous recherchons ? Une personnalité avant tout ! Pour nous, le développement de vos compétences est clé pour incarner ensemble l’excellence de notre savoir-faire ! Nous vous proposons ainsi un parcours d'int...

Les Ancizes-Comps, France

On site

Full Time

06-04-2025

Company Name: Amaris Consulting
Job Title: Data Analyst F/H/X
Job Description: Who are we? Amaris Consulting est une société indépendante de conseil et de technologies au service des entreprises. Avec plus de 1000 clients dans le monde, nous déployons des solutions pour les plus grands projets depuis plus d'une décennie - tout ceci est rendu possible par une équipe internationale de 7 600 talents répartis sur les 5 continents et dans plus de 60 pays. Nos solutions sont axées sur quatre domaines d'activité différents : Les systèmes d'information et le digital, la télécommunication, les sciences de la vie et l'ingénierie. Nous cherchons à créer et à développer une communauté de talents où tous les membres de notre équipe peuvent réaliser leur plein potentiel. Amaris est votre « stepping stone » pour traverser les rivières du changement, pour relever les défis et pour réaliser tous vos projets avec succès. Chez Amaris, nous avons à cœur d'offrir à nos candidats la meilleure expérience de recrutement possible. Nous cherchons à mieux connaître et comprendre nos candidats, à les challenger et à leur faire part de nos impressions le plus rapidement possible. Voici à quoi ressemble notre processus de recrutement : Premier contact : Notre processus commence généralement par une brève conversation virtuelle/téléphonique pour en savoir plus sur vous ! L'objectif ? Apprendre à vous connaître, comprendre vos motivations et veiller à ce que nous vous proposions le poste qui vous correspond le mieux ! Entretiens (en moyenne, le nombre d'entretiens est de 3 – il peut toutefois varier en fonction du niveau d'ancienneté requis pour le poste). Au cours des entretiens, vous rencontrerez les membres de notre équipe : votre futur manager bien sûr, mais aussi d'autres personnes avec lesquelles vous serez amené à travailler. Ces entretiens nous permettront d'en apprendre davantage sur vous, votre expérience et vos compétences, mais aussi sur le poste et ce que l'on attendra de vous. Bien entendu, vous apprendrez également à connaître Amaris : notre culture, notre histoire, nos équipes et vos opportunités de carrière ! Étude de cas: En fonction du poste, vous serez peut-être appelé à passer un test. Il pourra s'agir d'un jeu de rôle, d'une évaluation technique, d'un scénario de résolution de problème, etc. Comme vous le savez, chaque personne est différente et il en va de même pour chaque rôle dans une entreprise. C'est pourquoi nous devons nous adapter en conséquence, si bien que le processus peut parfois être quelque peu différent pour chacun. Cela dit, nous nous mettons toujours à la place du candidat pour lui offrir la meilleure expérience possible. Nous avons hâte de vous rencontrer ! Job Description Rejoignez notre équipe en tant que Data Analyst et exploitez la puissance des données pour guider nos décisions stratégiques. Vous interviendrez sur des volumes de données importants, en exploitant KQL, Microsoft Fabric, SQL, BigQuery et Power BI, tout en collaborant avec des équipes métier et techniques de haut niveau. Vos missions : Analyser et structurer les données avec KQL, SQL et BigQuery pour fournir des insights exploitables. Développer et optimiser des pipelines de données dans Microsoft Fabric et l’écosystème Azure. Créer des tableaux de bord interactifs et des visualisations percutantes sous Power BI. Améliorer la performance des requêtes et des modèles de données pour optimiser les analyses. Garantir la qualité et la gouvernance des données, en appliquant les bonnes pratiques et les standards de sécurité. Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et proposer des solutions data-driven adaptées. Votre profil : Expérience : Minimum 4 ans en analyse de données. Compétences techniques : Maîtrise de KQL, SQL, BigQuery et Power BI. Expertise Microsoft : Expérience avec Microsoft Fabric et l’écosystème Azure. Data & BI : Conception de pipelines ETL et création de dashboards impactants. Esprit analytique : Capacité à traduire les besoins métiers en insights exploitables. Nos avantages : Mutuelle prise en charge à 60 % (gratuite pour vos enfants). Transports pris en charge à 50 %. Possibilité de télétravail avec une rétribution de 2,70 € par jour. Carte restaurant d'une valeur de 10 € par jour, utilisable jusqu'à 25 €, prise en charge à 60 %. Accès à HelloCSE avec de nombreuses offres et réductions chez Ikea, Pathé, Fnac, Cdiscount, etc. Bonus de cooptation de 2 000 €. Formations gratuites incluant des certifications Microsoft. Compte épargne temps jusqu'à 90 jours. Participation et intéressement. Jours de congé supplémentaires selon l'ancienneté. 3 jours d’absences rémunérées pour les parents d’un enfant malade. 4 absences autorisées rémunérées pour les conjoint.e.s d’une personne enceinte pour assister aux examens prénataux. Journée de solidarité chômée et payée. Pourquoi nous choisir ? Une communauté internationale regroupant plus de 110 nationalités. Un environnement de confiance : 70 % de nos leaders ont commencé leur carrière au premier niveau de responsabilités. Un programme de formation complet avec plus de 250 modules via notre Académie interne. Un cadre de travail stimulant favorisant les échanges (afterworks, team buildings...). Un engagement fort en RSE, notamment avec notre programme WeCare Together. Inclusion et diversité Amaris Consulting promeut l'égalité des chances. Nous nous engageons à rassembler des talents d’horizons différents et à créer un environnement de travail inclusif. Dans cette optique, nous recueillons les candidatures de toutes les personnes qualifiées, quel que soit leur sexe, orientation sexuelle, race, origine ethnique, croyances, âge, état civil, handicap ou autres caractéristiques. Si cette opportunité vous motive, rejoignez-nous et contribuez à façonner l’avenir du développement back-end !