Stage - Ingénieur Électrotechnique H/F Valeo

Valeo, acteur mondial de premier plan dans le secteur automobile, est à la pointe de l'innovation pour une mobilité plus propre, plus sûre et plus intelligente. Dans le cadre du développement de systèmes complexes (groupes motopropulseurs électriques, systèmes de gestion de batterie, etc.), la modélisation et la simulation sont des outils essentiels pour prédire et optimiser la performance.

La création de jumeaux numériques précis repose sur des modèles physiques dont certains paramètres (conductivité thermique, résistance de contact, etc.) sont souvent difficiles, voire impossibles, à mesurer directement ou à calculer avec précision.

Le Site de Valeo basé à Valenton (94) est un centre de Recherche & Développement. Il regroupe plus de 300 collaborateurs autour de la conception de systèmes de propulsion électriques (onduleur, moteur, DC/DC, etc).

Ce stage s'inscrit dans une démarche de recherche visant à utiliser des méthodes d'intelligence artificielle de pointe, notamment les PINN (Physics-Informed Neural Networks), pour résoudre ces problèmes d'identification inverse. Une première preuve de concept a été réalisée avec succès sur des modèles thermiques. L'objectif est maintenant de généraliser cette approche à des modèles multiphysiques et, surtout, de développer une méthodologie robuste pour traiter les grandes quantités de données nécessaires à l'apprentissage et à la validation à l'échelle industrielle.

Vos missions :

- Sous la supervision d'un ingénieur de recherche, le/la stagiaire aura pour missions de :
- État de l'art : Réaliser une étude bibliographique approfondie sur les méthodes PINN pour les problèmes inverses et les stratégies de gestion de grands jeux de données dans les frameworks de Deep Learning.
- Généralisation de la Méthodologie : Étendre l'approche PINN existante (initialement sur des modèles thermiques) à des problèmes multiphysiques pertinents pour Valeo.
- Mise en place du traitement "Big Data" :
- Concevoir et implémenter des pipelines de collecte, de nettoyage et de pré-traitement des données.
- Étudier et tester différentes stratégies d'échantillonnage des données (spatiales, temporelles, paramétriques) pour optimiser la phase d'apprentissage.
- Adapter les algorithmes pour une utilisation efficace des ressources de calcul (GPU).
- Implémentation et Validation :
- Mettre en oeuvre la méthodologie complète en utilisant le langage Python et la librairie PyTorch.
- Appliquer la méthode sur un ou plusieurs cas d'usage industriels fournis par Valeo.
- Valider la précision et la robustesse de l'identification des paramètres en comparant les résultats à des données de référence.
- Analyse et Synthèse : Analyser les performances de l'approche, documenter les travaux et proposer des axes d'amélioration.

À propos de vous :

- Vous êtes étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2 avec une spécialisation en mathématiques appliquées, apprentissage statistique (statistical learning), science des données ou intelligence artificielle.
- Vous avez une maîtrise avancée du langage Python et de la librairie PyTorch.
- Vous avez des compétences techniques et une excellente connaissance théorique du Deep Learning (réseaux de neurones, backpropagation, fonctions de coût).
- Et vous avez, de préférence, une première expérience avec les problématiques de traitement de données en grande quantité

Rejoignez-nous !

Nos avantages :

- Plan d'actionnariat, Action Logement
- Présence d'un comité social & économique (CSE)
- Restaurant d'Entreprise et remboursement des frais de transport à 70%

Pourquoi Valeo ?

- Pour rejoindre un leader technologique et industriel, pionnier français dans l'innovation automobile
- Pour une carrière dynamique avec des possibilités de mobilité nationale ou internationale, adaptée à vos aspirations
- Pour contribuer au développement d'une mobilité plus propre, plus sûre et plus intelligente

Valeo accorde une grande importance à la diversité, qu'elle soit culturelle, intergénérationnelle, de genre ou qu'elle concerne les personnes en situation de handicap.

Rejoignez nos équipes engagées pour une mobilité plus verte !

Position:
R&D Trainee/Apprentice/VIE
Département:
Electrotechnic Development
Schedule:
Temps plein
Employee Status:
Stagiaire (durée déterminée) (stagiaire)
Type de contrat:
Stagiaire rémunéré
Job Posting Date:
2025-11-28
Join Us !
Being part of our team, you will join:
- one of the largest global innovative companies, with more than 20,000 engineers working in Research & Development
- a multi-cultural environment that values diversity and international collaboration
- more than 100,000 colleagues in 31 countries... which make a lot of opportunity for career growth
- a business highly committed to limiting the environmental impact if its activities and ranked by Corporate Knights as the number one company in the automotive sector in terms of sustainable development

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