Alternance - Ingénieur Jumeaux Numérique & Machine Learning H/F - Cetim

Qui sommes-nous ?

Le Cetim est l'accélérateur technologique au service de la transformation de l'industrie.

Il apporte le meilleur de la recherche aux industriels français et propose une solution globale de conseil et de services en ingénierie. Co-fondateur de Mecallians, rassemblement de toutes les forces de la mécanique industrielle française, labellisé Carnot et membre du réseau des CTI, ses plus de 1100 experts, docteurs, ingénieurs et techniciens, accompagnent en France et à l'international la transformation de l'écosystème productif, au bénéfice d'une industrie toujours plus souveraine, positive et durable, capable de répondre aux grands défis énergétiques et écologiques de notre temps.

« Fluid And Sealing Technologies » du CETIM accompagne les industriels dans l'ingénierie en mesures de fuites, d'essais sur équipements, de simulation thermofluidique des écoulements et corrélation calculs/essais, de qualification et caractérisation, de fonctionnement des produits et équipements (étanchéité statique, dynamique, quasi-statique) et en analyse de défaillances. A travers des projets R&D ou en collaboration avec des partenaires industriels et académiques, les équipes visent à fournir des solutions innovantes pour répondre aux besoins de l'industrie mécaniciennes.

Ce poste se situe à l'intersection de la mécanique numérique, des jumeaux numériques et de l'intelligence artificielle :

- Composante technique : simulation par éléments finis, modélisation, réduction de modèles et machine learning.
- Dimension industrielle : instrumentation, architecture de données, protocoles IoT et interopérabilité.
- Positionnement : approche hybride pour allier lois physiques, performance prédictive et explicabilité.
- Profil : candidat(e) capable de dialoguer avec des mécaniciens, data scientists et partenaires de recherche.

Contexte :

Le projet stratégique GI-JOE (Génération et Intégration des Jumeaux numériques pour l'Offre solutions industrie du futur Étendue) a pour objectif de rendre le jumeau numérique accessible aux PME mécaniciennes françaises. Dans ce cadre, l'Axe 2 du projet « Méthodes et Outils »porte sur l'adaptation des méthodes et des outils afin de proposer une approche générique, robuste et facilement déployable.

L'alternant(e) interviendra sur l'évolution des équipements et structures mécaniques vers des couplages capables de remonter des données, de mettre à jour automatiquement leur modèle numérique et d'orienter les décisions d'exploitation ou de maintenance,

dont la finalité est de transformer les installations industrielles classiques en systèmes intelligents, connectés et communicants : Jumeau physique Modèle numérique Ombre numérique Jumeau numérique Jumeau cognitif Jumeau autonome

Missions :

Développement des modèles virtuels

- Modélisation multiphysique : Concevoir et/ou exploiter des modèles fondés sur les lois physiques (mécanique, thermique, fluidique) à l'aide d'outils tels que Code\_Aster, Ansys ou de bibliothèques libres sous OpenModelica.
- Intelligence artificielle : Développer des algorithmes de machine learning pour la classification de défauts, l'estimation de paramètres critiques et la prévision de séries temporelles issues de capteurs.
- Hybridation : Construire des modèles hybrides informés par la physique, combinant rigueur mécanique, performances prédictives et explicabilité des résultats.
- Réduction de modèles (ROM) : Mettre en oeuvre des techniques de réduction de modèles, notamment via la plateforme Mordicus, afin d'obtenir des temps de calcul compatibles avec un usage quasi-temps réel.

Jumeau physique et architecture de données

- Optimisation de l'instrumentation : Contribuer à la définition du positionnement, du nombre et de la sensibilité des capteurs (pression, déformation, vibration) afin d'assurer une acquisition de données pertinente.
- Gestion des données IIoT : Contribuer à la structuration de l'architecture de données (transfert, stockage en edge ou cloud) ainsi qu'aux interfaces de communication via des protocoles industriels

Couplage et aide à la décision

- Mise à jour automatique : Définir des stratégies de recalage automatique du modèle numérique à partir des données du jumeau physique, en intégrant la détection d'écarts acceptables et la fréquence d'actualisation.
- Tableaux de bord et visualisation : Concevoir des outils d'aide à l'exploitation pour l'opérateur sous forme de tableaux de bord interactifs et, si besoin, de solutions de visualisation en réalité augmentée pour la maintenance prédictive.

L'alternant(e) évoluera dans un environnement de pointe, au croisement de l'ingénierie mécanique traditionnelle et des usages numériques de l'Industrie 4.0. Le poste donne accès à des moyens d'essais performants, à des partenaires scientifiques de haut niveau ainsi qu'à des outils de simulation avancés, dans un environnement favorable à l'innovation, à la recherche appliquée et au développement des soft skills, avec une attention particulière portée aux valeurs humaines.

Type de contrat : Alternance

Niveau de formation : contrat d'apprentissage Bac +5 cursus ingénieur ou Master universitaire avec une spécialisation en calcul de structures / mécanique numérique et une forte sensibilité Data Science / IA (ou réciproque) d'abord Data Science / IA puis forte sensibilité à l'ingénierie mécanique.

Période : à partir de septembre 2026 pour une durée de 3 ans

Compétences :

- Connaissances générales en mécanique (conception, matériaux, modes d'endommagement, calcul...)
- Programmation Python et bonne connaissance des bibliothèques de machine learning (Scikit-Learn,
- TensorFlow, PyTorch).
- Bases en simulation par éléments finis et en modélisation multiphysique
- Connaissances en conception mécanique et CAO

Qualités :

- Être sociable, curieux, communicatif, avec un bon esprit d'équipe.
- Être organisé, rigoureux et méthodique.
- Avoir un esprit critique et toujours se remettre en question.