Trainee
Clermont-Ferrand
Michelin
Pionnier de la science des matériaux depuis plus de 130 ans, Michelin construit un manufacturier leader mondial des composites et expériences qui transforment notre quotidien.- - - - - - - - - - - -
Contexte
En tant que leader mondial de la fabrication de pneumatiques, Michelin accorde une grande importance à l'innovation. Les avancées continues dans la synthèse chimique et la caractérisation des matériaux sont confrontées aux exigences et opportunités du marché en constante évolution, que ce soit dans le domaine des matériaux caoutchouteux ou au-delà. Comprendre le lien entre la formulation des matériaux et leurs propriétés macroscopiques est essentiel pour relever ces défis.
Les systèmes complexes de matière molle se situent à la frontière de nos connaissances et de notre capacité à modéliser et prédire le comportement macroscopique des matériaux. Les méthodes d'apprentissage automatique (“Machine Learning”) nous fournissent des outils pour combler le fossé entre les modèles théoriques, pertinents pour les systèmes idéaux, et les matériaux du monde réel, caractérisés par des informations partielles et hétérogènes sur la structure chimique de leurs composants.
Mission et objectifs
Recherche bibliographique - L'aspect clé de cette approche est la capacité à gérer des formulations de matériaux arbitraires avec des informations à la fois partielles et hétérogènes. Le stagiaire réalisera une revue approfondie de la littérature sur les technologies des grands modèles de langage (LLM), telles que l'attention et l'embedding, et leurs applications au-delà du traitement du langage naturel.
Implémentation d’un modèle – On réalisera une implémentation d’un modèle générique permettant, après avoir défini un cas d'utilisation bien circonscrit pour réaliser une preuve de concept, de tester les modèles de l’état de l'art concernant la sérialisation des structures chimiques pour obtenir une description adéquate des systèmes d'intérêt.
Compétences requises:
Solides compétences en programmation (Python), avec une connaissance de PyTorch/TensorFlow
Un état d'esprit compatible avec les exigences des mondes académiques et industriels
Connaissance de l’apprentissage automatique des réseaux de neurones, aussi bien sur le plan théorique que pratique
Niveau d’études
Niveau M1/M2 avec une spécialisation en physique, chimie ou science des matériaux
Date de début: 1er Mars 2025
Date de fin : 31 Aout 2025
Les dates de début et de fin du stage peuvent être déplacées si besoin.
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Michelin entreprise engagée dans la mobilité durable et reconnue pour ses actions en faveur de l’expérience employé !
- Une note de 99/100 à l’index de l’égalité femmes-hommes
- Entreprise « Handi accueillante », avec un réseau de référents et ambassadeurs Handicap pour vous accompagner
- 83,5% de taux d’engagement de nos employés
- 94,6% des stagiaires et alternants nous recommandent, label "Happy Trainees" depuis 9 années consécutives
- Classé parmi les groupes du CAC 40 les plus engagés selon les Bac+5 à l’index RSE Universum 2023
- Parmi les 100 entreprises les plus attractives pour les étudiants et actifs BAC+2/3 au classement Universum 2023
- N°1 des entreprises de plus de 500 stagiaires et alternants qui rémunèrent le mieux au Classement HappyTrainees® Rémunération 2023
- Dans le Top 10 des meilleurs employeurs en France au classement Glassdoor 2023
- Dans le top 3 des entreprises du secteur « Automobile / Equipementier » en matière d’attractivité employeur à l’édition 2024 du Palmarès @EPOKA @GROUPE IFOP @Occurrence
Pour en savoir plus sur le Groupe :https://recrutement.michelin.fr
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* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: LLMs Machine Learning Python PyTorch TensorFlow
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