Nous recherchons une personne passionnée par l’intelligence artificielle appliquée et la simulation numérique pour contribuer à l’évolution des méthodes d’exploration en ingénierie chez notre client à Québec. Dans ce rôle, vous concevrez et mettrez à l’essai des prototypes qui combinent modèles d’IA, approches physiques et techniques de simulation afin d’évaluer leur utilité concrète dans des contextes de conception. Vous participerez à l’analyse de nouvelles avenues technologiques avec une approche rigoureuse, expérimentale et orientée vers des recommandations claires. Le mandat convient à une personne qui aime valider des idées par l’expérimentation et transformer rapidement des concepts en résultats exploitables.

Responsabilités:

• Surveiller l’évolution des technologies liées à l’IA scientifique, à la modélisation numérique et aux outils de simulation afin d’identifier les approches prometteuses.

• Concevoir des prototypes fonctionnels pour mettre à l’épreuve de nouveaux modèles et méthodes dans des scénarios d’ingénierie réalistes.

• Comparer la performance de modèles substituts avec celle de processus de simulation conventionnels à l’aide de mesures objectives et de tests structurés.

• Analyser la stabilité, les limites opérationnelles et les modes de défaillance des solutions évaluées pour en établir la fiabilité.

• Développer des chaînes de travail hybrides combinant approximation rapide et validation de haute fidélité selon les besoins du cas d’usage.

• Examiner la façon dont ces approches peuvent s’intégrer dans les cycles de conception et d’exploration utilisés par les équipes d’ingénierie.

• Présenter aux parties prenantes des constats appuyés sur des essais concrets, accompagnés de recommandations sur la valeur et la viabilité des solutions testées.

• Minimum de 5 ans d’expérience dans un rôle lié à l’intelligence artificielle appliquée, à la simulation numérique ou à l’ingénierie computationnelle.

• Excellente maîtrise de Python pour le développement de prototypes, l’expérimentation et l’analyse de résultats.

• Expérience pratique avec PyTorch ou un cadre d’apprentissage automatique comparable.

• Bonne compréhension des méthodes de simulation numérique, notamment l’analyse par éléments finis, les modèles multiphysiques ou des domaines connexes.

• Connaissance des approches telles que l’apprentissage profond, les modèles substituts, les modèles d’ordre réduit ou les flux d’optimisation.

• Capacité à communiquer clairement des résultats techniques et à collaborer efficacement avec différents intervenants.

• Atout important : expérience en apprentissage automatique pour la physique, en exploration d’espaces de conception ou en environnements de calcul haute performance.

• Atout important : expérience de prototypage en recherche appliquée et développement pratique de code de simulation multiphysique.

*L'emploi du genre masculin a pour but d'alléger le texte et d'en faciliter la lecture.

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