Stage – Algorithmes d’apprentissage par renforcement profond (DRL) sur matériaux F/H

Job Description

Au sein de la Direction Technique de Safran Electronics & Defense, le Centre d’Excellence (CE) de Valence a pour mission de développer des calculateurs pour l’aéronautique et le spatial.

En lien avec des travaux de recherche menés actuellement à Valence sur un moteur électrique multiphase :

• Analyse des tendances concernant l’apprentissage par renforcement (Q-learning, Neat, TD3, PPO, DQN, méta apprentissage, renforcement hierarchique, …) permettant de modéliser des matériaux en évolution dans le temps
• Description des principaux concepts de l’apprentissage par renforcement
• Projection sur des cas concrets en matière de physique des matériaux (ex : vieillissement de brasures sans plomb, dérive d’une batterie en lithium, ….) analysés chez Safran
• Choix d’un cas d’études et justification de ce choix. Comment analyser, choisir correctement des échantillons, mesurer établir les limites et valoriser les résultats au travers d’algorithmes permettant de suivre l’évolution des matériaux
• Création d’un environnement adapté au cas retenu à partir de la librairie gym ou gymnasium et / ou librairies associées d’OpenAI et tierces parties.
• Mise en œuvre d’un algorithme de type renforcement sur un cas concret
• Documenter le travail dans un rapport

Job Requirements

De formation ingénieur-e ou équivalent M1 en matériaux et procédés.

Les compétences nécessaires pour ce poste sont :

• Environnements de simulation MATLAB / SIMULINK et Programmation PYTHON.
• Matériaux (en lien avec le brasage)
• Relationnel avec une équipe, autonomie et curiosité scientifique.

Vous souhaitez travailler dans un environnement agréable, à quelques pas du Vercors et sur un site à taille humaine ?

Alors n’hésitez plus et venez nous rejoindre en Drôme !

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