Job description
Bosch Group, leader mondial de l’ingénierie et de l’innovation, recherche un(e) étudiant(e) en fin de cursus (Master ou Doctorat) pour réaliser un mémoire de recherche appliquée au sein de son département Power Tools à Leinfelden‑Echterdingen, Allemagne. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée d’ingénieurs simulation, de data scientists et de spécialistes produit, et contribuerez à la mise en place de nouvelles méthodes d’intelligence artificielle basées sur le Deep Learning géométrique afin d’améliorer la précision et la rapidité des simulations d’outils électriques.
**Missions principales**
- Explorer l’état de l’art du Deep Learning géométrique (Graph Neural Networks, MeshCNN, PointNet, etc.) appliqué aux problèmes de mécanique et de dynamique des outils.
- Réaliser une revue de littérature exhaustive et rédiger un rapport scientifique structuré, incluant les opportunités et les limites des approches existantes.
- Évaluer un outil commercial de simulation (ex. ANSYS, Abaqus, Siemens NX) en termes d’intégration de données géométriques et de compatibilité avec les modèles d’apprentissage.
- Adapter et implémenter des modèles de simulation existants (modèles physiques, FEM) ainsi que les jeux de données associés (géométries, conditions aux limites, résultats de simulation).
- Concevoir, entraîner et valider des modèles d’IA à partir des résultats de simulation, en utilisant des frameworks tels que PyTorch Geometric ou DGL.
- Mesurer la qualité, la robustesse et la plausibilité des prédictions à l’aide de métriques appropriées (MAE, RMSE, métriques de similarité géométrique).
- Formuler des recommandations techniques et opérationnelles pour l’intégration de ces modèles IA dans le workflow de simulation de Bosch Power Tools, incluant les aspects de déploiement, de maintenance et de scalabilité.
- Présenter les résultats lors de réunions internes et rédiger un mémoire de fin d’études conforme aux exigences académiques et aux standards de Bosch.
**Profil recherché**
- Étudiant(e) en Master ou Doctorat en Informatique, Mathématiques appliquées, Génie mécanique ou domaine connexe.
- Solides connaissances en Machine Learning, Deep Learning et en particulier en architectures géométriques (GNN, CNN 3D, etc.).
- Maîtrise des langages de programmation Python et des bibliothèques PyTorch, TensorFlow, PyTorch‑Geometric ou DGL.
- Expérience avec des outils de simulation numérique (FEM, CFD) et capacité à manipuler des données géométriques (maillages, points clouds).
- Bon niveau d’anglais (écrit et oral) indispensable, ainsi que de l’allemand (niveau B1 minimum).
- Capacités d’analyse, de synthèse et de communication scientifique (rédaction de rapports, présentations).
- Autonomie, curiosité scientifique et esprit d’équipe.
**Ce que nous offrons**
- Un environnement de travail stimulant au sein d’un groupe technologique de renommée internationale.
- Accès à des plateformes de calcul haute performance et à des licences logicielles de pointe.
- Encadrement par des experts reconnus dans le domaine de la simulation et du Deep Learning.
- Possibilité de publier les résultats dans des conférences ou revues scientifiques.
- Rémunération attractive selon la grille de stage de Bosch et prise en charge des frais de déplacement.
Rejoignez Bosch Power Tools et participez à la transformation digitale de la simulation industrielle grâce à l’intelligence artificielle géométrique !
