Ingenieur R&D F/H
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Les Ancizes-Comps, France
Full Time
06-04-2025
Job Specifications
Envie de rejoindre un Groupe à taille humaine, engagé & passionné ?
Allier savoir-faire & technicité, créativité & challenge ?
Alors, rejoignez Aubert & Duval, leader mondial des solutions métallurgiques de pointe, dans le cadre d’une thèse Cifre en collaboration avec le CEMEF !
Depuis plus de 100 ans, Aubert & Duval est un des acteurs stratégiques des industries de pointe en France et en Europe. Chaque jour, plus de 3800 femmes et hommes partagent la même ambition : révéler tout le savoir-faire d’Aubert & Duval et faire la différence tout en réalisant de véritables défis techniques et ce sur tous les marchés où nous créons durablement de la valeur (aéronautique, spatial, énergie, défense, sport automobile, santé).
En collaboration directe avec David et Elie, vous travaillerez sur le Couplage de l'Apprentissage Automatique avec la Mécanique Numérique via les Graph Neural Networks.
Le couplage de l'apprentissage automatique avec la mécanique numérique représente une avancée prometteuse pour la prédiction rapide de la modélisation et la simulation des phénomènes physiques complexes et coûteuses en temps de calcul. Parmi les différentes approches disponibles, l'utilisation des réseaux de neurones en graph (Graph Neural Networks, GNNs) se distingue par son potentiel unique à exploiter les propriétés des maillages utilisés. Cette thèse vise à explorer l'application des GNNs pour améliorer la précision et l'efficacité de la prédiction des simulations numériques avec une attention particulière aux procédés de forge libre type « cogging » tout en abordant les défis inhérents, notamment ceux liés à la prédiction en espace-temps de la déformation mécanique, l’évolution des champs thermiques et métallurgiques, tout en gérant des modèles 3D avec des gros maillages en nombre de nœuds.
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. Contrairement aux réseaux de neurones classiques, les GNNs peuvent directement intégrer la topologie des maillages, rendant l'apprentissage et la prédiction plus robustes aux variations de la structure de maillage. La puissance des GNNs réside dans le fait que, du fait de leur architecture, ils permettent d’exploiter la notion de localité et diffusion de l’information par voisinage. Cet aspect les rend robuste aux changements géométriques en limitant, voir éliminant, la dépendance à l’emplacement spatial des points de discrétisation (nœuds) du maillage (graph). Il découle ensuite que les GNNs peuvent être entraînés sur un ensemble de maillages de différentes résolutions et géométries, leur permettant de généraliser sur des configurations inédites. Cette flexibilité est particulièrement avantageuse dans des applications où les conditions aux limites, les paramètres physiques et les géométries évoluent constamment. 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...
About the Company
Détenu à parts égales par Airbus, Safran et le fond Tikehau Capital, Aubert & Duval est un des leaders mondiaux dans l’élaboration et la transformation des matériaux métalliques complexes (aciers spéciaux, superalliages, titane, aluminium). Au service de secteurs stratégiques tels que l’aéronautique, le spatial, la défense ou encore l’énergie, Aubert & Duval offre à ses clients une filière industrielle complète allant de la conception des matériaux jusqu’à la pièce brute, à même de sécuriser leurs approvisionnements et de... Know more
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- Responsable Infrastructures et Bâtiments – H/F CDI – Basé à Hésingue (68) Entreprise Fabricant français reconnu pour son savoir-faire dans les accessoires de câblage, SES-STERLING développe, produit et commercialise des solutions techniques destinées à protéger, repérer, fixer et conduire les câbles dans des environnements industriels variés. Solidement implantée en Alsace depuis près d’un siècle, l’entreprise poursuit sa croissance avec des équipements modernes et un fort ancrage territorial. Contexte Dans le cadre d’un départ à la retraite, nous recrutons leur Responsable Infrastructures et Bâtiments F/H pour piloter un service de 10 personnes en charge de la maintenance et de l’évolution des installations de nos sites industriels. Missions Rattaché(e) au Responsable Industrialisation, vous avez pour mission de garantir le bon fonctionnement, la sécurité et l’amélioration continue des bâtiments et des équipements d’infrastructures. À ce titre, vous : Supervisez l’entretien des bâtiments, espaces extérieurs et logements de fonction, Pilotez les installations techniques : eau, électricité, air comprimé, CVC, etc., Organisez les interventions internes et externes (travaux neufs, maintenance, sécurité), Suivez les consommations énergétiques et les plans d’infrastructures, Assurez la gestion des stocks de matériel et la tenue du magasin, Encadrez, animez et accompagnez votre équipe dans ses missions au quotidien, Veillez au respect des normes HSE et à la conformité réglementaire des installations. Profil recherché Issu(e) d’une formation technique BAC+2/3 (bâtiment, génie civil, maintenance…), vous justifiez d’au moins 5 ans d’expérience dans la gestion d’infrastructures industrielles. Vous maîtrisez les techniques du bâtiment et les installations de process. Manager de terrain, rigoureux(se) et réactif(ve), vous faites preuve d’un excellent relationnel et savez mobiliser une équipe pluridisciplinaire. Une aisance avec les outils bureautiques et des connaissances linguistiques (anglais ou allemand ou dialecte alsacien) seraient un plus. Avantages Statut cadre, horaires réguliers Véhicule de service Mutuelle et intéressement Restaurant d’entreprise Fermeture annuelle en été et fin d’année Poste à pourvoir en CDI
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- Amex GBT is a place where colleagues find inspiration in travel as a force for good and – through their work – can make an impact on our industry. We’re here to help our colleagues achieve success and offer an inclusive and collaborative culture where your voice is valued. Ready to explore a career path? Start your journey. Start your career journey with the Amex GBT Neo1 team. At Amex GBT, we are dedicated to fostering an inclusive and diverse work environment where all team members feel valued and empowered. Our mission is to drive innovation and excellence in our products while maintaining a supportive and collaborative culture. We believe that a variety of perspectives leads to better problem-solving and more robust solutions. Introducing the AMEX GBT Neo1 team The Neo1 team at American Express GBT is a full-stack innovation hub, and is looking to accelerate the growth of our spend management platform while maintaining engagement of our rapidely growing customer base of SME’s. The platform serves the spending needs of SMEs (Small and Medium Enterprises) as a B2B SaaS platform currently focused in the UK and US. The core spoken language of our operational team is English, spanning members who work both remotely and from our core offices internationally. To support our continued growth as a product-led SME SaaS company, we are seeking a Full Stack Developer to join our Ecosystem team. In this role, you will design, develop, and maintain our Neo1 platform, working collaboratively with product managers, designers, and fellow developers to create scalable and efficient software solutions that drive customer success. What You’ll Do On a Typical Day Work with development teams and product managers to build or enhance Neo1 features Design client-side and scalable server-side architecture in a cloud environment Identify and resolve performance and capacity issues Adopt a security first mindset Write effective APIs Ensure all functionalities are correctly tested and immune to regressions Write technical documentation What We’re Looking For Proven experience as a Full Stack Developer or similar role (>3 years) Solid JVM skills and familiarity with frameworks like Spring Knowledge of multiple front-end languages and libraries (Typescript, React, Cypress) Experience with SQL/NoSQL databases Cloud development experience and/or certification: Amazon Web Services Experience with API and software design Strong problem-solving skills and willingness to roll up one’s sleeves to get the job done Skilled at working effectively with cross functional teams in a matrix organization Excellent written and verbal communication skills in both French and English Exposure working in Agile development Experience or knowledge of the banking industry, especially credit card data Why Join Us? Opportunity to work with a cutting-edge platform in the fast-growing Spend Management space. Collaborative and inclusive work culture that values innovation and creativity. Professional growth opportunities and access to learning resources. Work from home flexibility. Location Paris, France The #TeamGBT Experience Work and life: Find your happy medium at Amex GBT. Flexible benefits are tailored to each country and start the day you do. These include health and welfare insurance plans, retirement programs, parental leave, adoption assistance, and more. Travel perks: get a choice of deals each week from major travel providers on everything from flights to hotels to cruises and car rentals. Develop the skills you want when the time is right for you, with global tuition assistance, access to over 20,000 courses on our learning platform, leadership courses, and new job openings available to internal candidates first. We strive to champion Diversity, Equity, and Inclusion in every aspect of our business at GBT. You can connect with colleagues through our global Inclusion Groups, centered around common identities or initiatives, to discuss challenges, obstacles, achievements, and drive company awareness and action. Wellbeing resources to support mental and emotional health for you and your immediate family. And much more! This role is for Klee Data Systems (“KDS” or the “Company”), a member of the American Express Global Business Travel family of companies. All applicants will receive equal consideration for employment without regard to age, sex, gender (and characteristics related to sex and gender), pregnancy (and related medical conditions), race, color, citizenship, religion, disability, or any other class or characteristic protected by law. Furthermore, we are committed to providing reasonable accommodation to qualified individuals with disabilities. Please let your recruiter know if you need an accommodation at any point during the hiring process. For details regarding how we protect your data, please consult GBT Recruitment Privacy Statement. What if I don’t meet every requirement? If you’re passionate about our mission and believe you’d be a phenomenal addition to our team, don’t worry about “checking every box;" please apply anyway. You may be exactly the person we’re looking for!
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