Stage ingénieur bureau d'étude (H/F/D)

Vibracoustic est un leader mondial en solutions NVH pour le secteur automobile, fournissant des solutions personnalisées alliant confort et améliorant l'efficacité, la sécurité et la durabilité. Son expertise tout au long du cycle de vie des produits et sa connaissance approfondie de tous les systèmes de véhicules ainsi que sa large gamme de produits permettent à Vibracoustic de relever les défis actuels et futurs en solutions NVH, tous segments de l'automobile confondus.

Avec plus de 10 000 employés répartis sur 41 sites de production et d'ingénierie dans 17 pays, Vibracoustic livre ses produits à tous les grands constructeurs automobiles. En 2022, Vibracoustic a réalisé un chiffre d'affaires de 2,5 milliards d'euros. Pour plus d'informations, consulter le site www.vibracoustic.com.

Vos missions

En tant que membre de l’équipe Digital Engineering du département Advanced Engineering, votre mission consistera à supporter l’amélioration de la prédiction de la durée de vie en fatigue de pièces antivibratoires en caoutchouc naturel grâce à l’intelligence artificielle.

Le périmètre de la mission est multiple. D’une part, le(a) stagiaire sera amené(e) à réaliser une campagne d’essais de fatigue sur éprouvettes et sur pièces pour continuer à compléter notre large base de données d’essais. D’autre part, des simulations sur Abaqus seront effectuées et post\-traitées avec nos procédures internes. En parallèle, un post\-traitement des données devra être réalisé sur des données du service pour permettre leur intégration dans un modèle de données robuste. Finalement, à l’aide d’outils de Machine Learning, de l’exploration pourra être réalisée sur les données traitées pour investiguer les paramètres utiles à la prédiction de durée de vie en fatigue.

Vos missions principales

„ Alimenter une vaste base de données d’essais / de simulations de fatigue déjà existante, en réalisant vous\-même de nouveaux essais, leur dépouillement et la simulation numérique – ainsi qu’en post\-traitant des essais existants ;

„ Analyser la base de données grâce à différents outils de type Machine Learning (supervisés de type arbres de décision, réseaux de neurones…ou non supervisés, comme les algorithmes PCA) ;

„ Proposer des pistes d’améliorations du critère de fatigue existant.

Ce que nous vous proposons

„ Un stage motivant en lien avec la recherche industrielle.

„ Le transfert de résultats de recherche directement au bureau d’études.

„ Une formation à la simulation numérique de matériaux hautement non linéaires sur Abaqus.

„ Une formation sur le fonctionnement des pièces antivibratoires automobiles.

„ Une formation sur la fatigue des matériaux élastomères.

„ Une formation sur les outils liés au Machine Learning

Votre profil

„ Etudiant(e) en deuxième année d’école d’ingénieur généraliste (M1\).

„ Pratique de l’anglais à l’écrit et à l’oral (rédactions et échanges oraux quotidiens).

„ Connaissances en mécaniques des milieux continus.

„ Connaissances en programmation Python ou d’autres langages similaires.

„ Les qualités suivantes sont attendues

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