Ingénieur R&D en Méthodes Numériques F/H

Afin de garantir la fiabilité de nos développements de solution de contrôle non destructif, nous utilisons les technologies numériques (simulation-multiphysiques, modélisation mathématique, optimisation, intelligence artificiel machine learning..) pour optimiser la conception des procédés de contrôle non destructif et proposer des solutions d’inspection sondes et d’analyse innovantes à nos clients.

Au sein de la section de Méthodes Numériques de la Direction Technique d’INTERCONTROLE, vous intégrerez une équipe en charge de la Recherche et du Développent de méthodes numériques appliquées au contrôle non destructif. Dans le cadre de ce poste, vous serez amené à mener les taches suivantes :

·        Réalisation d’activités en Recherche et Développement dans le domaine des méthodes numériques en relation avec les unités internationales de Framatome (Allemagne et Etas Unis principalement) dans le respect des critères de cout / délai /qualité.

·        Pilotage de projet

·        Participation à la collecte et la structuration des données sur les projets

·        Réalisation d’état de l’art

·        Réalisation d’études de faisabilité

·        Mise en forme et présentation des résultats

·        Proposition et implémentation de démarche d’industrialisation

·        Contacts avec des clients internes ou externes en support aux équipes commerciales

·        Participation à l’élaboration de réponses à des appels d’offres.

·        Monter en compétences sur l’ensemble des activités méthodes numériques (simulation, métamodèles, ..)

Ce poste nécessite des solides connaissances dans les domaines de :

·        Intelligence Artificiel, Machine Learning, Deep Learning (Tensorflow, Jupiter, Keras SciPy, Scikit-Learn, PyTorch, Yolo)

·        Bon niveau de programmation (à minima Python)

·        Traitement et Analyse des données (signaux, images)

·        Connaissances sur la Physique (propagation d’ondes acoustiques, atténuation, piézo-électricité, électromagnétisme)

Des connaissances sur le domaine de Mathématiques appliqués (Calcul numérique par éléments finis, différences finies) seraient un plus.

Le candidat aura une formation d’ingénieur, docteur ou un Master 2 dans le domaine des mathématiques appliquées, Intelligence Artificielle ou un domaine relatif.

L’utilisation d’Anglais opérationnel est impérative

Autonomie pour la gestion du temps afin de participer à plusieurs projets en parallèle

Leadership, communication, force de proposition, travail en équipe 

Des déplacements sont à prévoir en France et à l’étranger (<15% du temps)

Specialization: R3 - Performance of R&D projects

Min. level of education required Master

Place: Bourgogne-Franche-Comté, Saône et loire (71), Chalon-sur-Saône

Employment level: Cadre

Item authorizing the screening of narcotics for the prevention of addictions: Oui

Item subject to export control authorization: Oui