APPRENTISSAGE Ingénieur IA (H/F)

Dassault Systèmes, l'entreprise de la 3DEXPERIENCE, est un « accélérateur de progrès humain ». Elle propose aux entreprises et aux particuliers des environnements virtuels collaboratifs qui leur permettent d'imaginer des innovations plus durables. En développant un jumeau virtuel du monde réel, grâce à la plateforme 3DEXPERIENCE et à ses applications, Dassault Systèmes donne à ses clients les moyens de repousser les limites de l'innovation, de l'apprentissage et de la production. Les 20000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site www.3ds.com/frAu sein de l'organisation R&D de Dassault Systèmes, l'équipe Generative Geometry se consacre au développement de systèmes CAD de nouvelle génération, intégrant l'IA, l'optimisation, la simulation et l'automatisation pour accélérer et améliorer la conception de produits. Notre équipe explore et développe des technologies innovantes, parfaitement intégrées à l'écosystème existant de Dassault Systèmes, afin d'accélérer la génération de designs créatifs.Nous travaillons principalement sur des données polyédriques, en complément de la modélisation analytique, pour répondre aux besoins en :Rendu graphiqueAccélération des calculs géométriques complexesDéveloppement de solutions de modélisation basées sur l'IALes données polyédriques proviennent de :Objets physiques numérisés (nuages de points, maillages)Modèles maillés (tessellés)Maillages générés par des contraintes fonctionnellesMaillages générés par IALes nuages de points et les maillages polyédriques jouent un rôle clé dans la conception générative. Ce sont les données d'entrée aux processus génératifs. Ils définissent aussi les contraintes spatiales (conditions aux limites, surfaces de charge et d'interaction) et sont utilisés pour la validation de la précision dimensionnelle et la mesure des écarts. Les systèmes d'IA peuvent également générer automatiquement des maillages polyédriques à partir de descriptions de conception ou de photos.La reconstruction automatique d'une représentation frontalière (BRep) pour édition en tant que modèle CAO nécessite la structuration des données ainsi que l'identification des formes et des caractéristiques clés.Développer une solution automatisée et robuste pour :Segmenter les données polyédriques en régions bien structurées et variétés,Reconstruire des cellules topologiques avec des surfaces paramétriques, etAppliquer des contraintes de continuité, représente un défi majeur en géométrie algorithmique.Vos tâchesCe projet vise à faire le lien entre la segmentation 2D et 3D en étudiant comment les techniques de segmentation 2D pilotées par l'IA-appliquées à des vues rendues de modèles 3D-peuvent être recomposées en une segmentation 3D cohérente des données originales.Bien que des solutions IA matures existent déjà pour la segmentation 2D, leur potentiel pour automatiser la segmentation 3D reste peu exploité. L'objectif est d'adapter et d'étendre ces méthodes 2D pour reconstruire des partitions 3D de haute qualité, en capitalisant sur leur efficacité prouvée dans des espaces de dimension inférieure. Vos qualificationsActuellement en cursus universitaire ou en Ecole d'ingénieurs vous préparez un diplôme de niveau Bac+5 et recherchez un contrat d'apprentissage.Compétences techniques attendues/ ou souhaitées :Solides connaissances en mathématiques et géométrieMaîtrise de l'IA et du machine learning (boîtes à outils, algorithmes)Compétences en programmation (Python, C++)Connaissance des structures de données polyédriques et mathématiquesDe nature rigoureuse vous possédez un très bon esprit analytique.Nous rejoindre c'est aussiIntégrer une entreprise scientifique au cœur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans.Principaux avantages et bénéfices :Environnement collaboratif et innovantCollaboration internationaleDiversité des technologies, produits et solutionsEngagement en faveur de la diversité et de l'inclusion

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