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STAGE - Ingénieur de recherche en Deep Learning et Modélisation (F/H) Job Opening In Vélizy-Villacoublay – Now Hiring Dassault Systèmes


Job description

Sujet : IA pour la modélisation du cardiométabolisme

L'organisation Virtual Twin of Human Technology de Dassault Systèmes est une équipe pluridisciplinaire dans des domaines technologiques, biologiques et biomédicaux de l'entreprise.

Elle réalise une veille scientifique et technologiques permanente ainsi que des prototypes logiciels pour évaluer l'applicabilité des nouvelles technologies et/ou des connaissances scientifiques pour une nouvelle dimension de la santé humaine.

Par exemple, dans un but de prévention, la modélisation virtuelle et sa simulation vont devenir un élément clef pour les médecins qui peuvent transformer désinformations très complexes en actes médicaux pratiques.

Au sein de l'équipe Microbiota Twin, notre projet d'estimation de risque cardiovasculaire pour des personnes à haut risque nous amène à développer des algorithmes d'intégration de données hétérogènes complexes permettant la mise en avant de diverses informations.

Dans le cadre de ce projet, nous sommes amenés à échanger avec des cliniciens, des cardiologues ainsi que des académiques.
La quantité grandissante de données disponibles, pour la recherche biologique nous amène de plus en plus à l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique afin d'accélérer les processus de découvertes. 
En particulier dans le cadre de l'étude du microbiote intestinal et des processus métaboliques pour la prévention cardiovasculaire, les modèles utilisés d'origine mécanistes nous permettent de modéliser la dynamique et les performances des communautés bactérienne à l'échelle du génome entier.

Cependant en rassemblant une quantité très large de données, ceux-ci sont généralement basés sur des simplifications et des hypothèses fortes, et souffrent alors d'un manque d'adaptabilité à des données et conditions différentes.

Pour permettre une meilleur flexibilité et l'amélioration des prédictions, l'intégration de modèles d'apprentissage automatique et la formation de modèles dits hybrides représenterait alors de nouvelles perspectives d'amélioration des modèles de contraintes initiaux. 
Il existe actuellement plusieurs modèles d'apprentissage automatique permettant de générer des sorties conditionnées par des modèles physiques.

Parmi eux, les PiNNs (Physics-informed Neural Networks) sont entrainés pour minimiser à la fois l'erreur sur les données et le résidu des équations données. 
Durant ce stage, votre objectif sera de combiner des approches d'apprentissage automatique à des modèles mécanistes, afin d'améliorer les performances de prédictions des modèles initiaux.

Vos missions

En tant que stagiaire, vos objectifs seront : 

  • D'établir un état de l'art sur les applications des PiNNs dans le contexte de l'étude des risques cardiovasculaires.

    [1,2]
  • Proposer une approche d'utilisation des PiNNs 
  • Appliquer les méthodologies sélectionnées sur un ensemble de données réelles et pertinentes dans le contexte d'intérêt de l'équipe.
  • Synthétiser vos travaux et les présenter aux autres membres du groupe Virtual Twin.
    [1] A neural-mechanistic hybrid approach improving the predictive power of genome-scale metabolic models ](;
    [2] Universal Differential Equations for Scientific Machine Learning ](

Vos qualifications

Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d’ingénieur ou Université, avec une spécialisation Bio-informatique, Mathématiques Appliquées, vous avez un fort intérêt pour la biologie computationnelle.

Vous avez des compétences dans les domaines suivants :

  • Excellente base scientifique en mathématique et statistiques
  • Excellent niveau en programmation python.
  • Bonnes connaissances en apprentissage automatique (Machine Learning et Intelligence artificielle). 
  • Bonnes connaissances en biologie des systèmes et expérience avec des données biologiques. 
  • Des connaissances de modèles d'équation aux dérivées partielles serait appréciée et une première expérience en développement de réseaux de neurones serait un vrai plus. 
  • Intérêt pour les sujets d'application pluridisciplinaires, à l'interface entre biologie et science des données et pour la compréhension des organismes vivants. 
     

De nature curieux(-se) et autonome, vous êtes force de proposition et faîtes preuve de rigueur et d'organisation dans l'application des technologies sélectionnées.

Motivé(e), vous avez également un bon esprit de collaboration avec l'ensemble de l'équipe. 
Vous avez un niveau d’anglais suffisant pour pouvoir comprendre et analyser la documentation technique écrite en anglais.

Nous rejoindre c'est aussi

Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l’innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans

Principaux avantages et bénéfices :

  • Environnement multiculturel
  • Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé
  • Engagement en faveur de la diversité et de l’inclusion
  • Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc 

Required Skill Profession

Computer Occupations


  • Job Details

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Real-time STAGE Ingénieur Jobs Trends (Graphical Representation)

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The Work Culture

An organization's rules and standards set how people should be treated in the office and how different situations should be handled. The work culture at Dassault Systèmes adheres to the cultural norms as outlined by Expertini.

The fundamental ethical values are:

1. Independence

2. Loyalty

3. Impartiapty

4. Integrity

5. Accountabipty

6. Respect for human rights

7. Obeying France laws and regulations

What Is the Average Salary Range for STAGE Ingénieur de recherche en Deep Learning et Modélisation (F/H) Positions?

The average salary range for a varies, but the pay scale is rated "Standard" in Vélizy-Villacoublay. Salary levels may vary depending on your industry, experience, and skills. It's essential to research and negotiate effectively. We advise reading the full job specification before proceeding with the application to understand the salary package.

What Are the Key Qualifications for STAGE Ingénieur de recherche en Deep Learning et Modélisation (F/H)?

Key qualifications for STAGE Ingénieur de recherche en Deep Learning et Modélisation (F/H) typically include Computer Occupations and a list of qualifications and expertise as mentioned in the job specification. The generic skills are mostly outlined by the . Be sure to check the specific job listing for detailed requirements and qualifications.

How Can I Improve My Chances of Getting Hired for STAGE Ingénieur de recherche en Deep Learning et Modélisation (F/H)?

To improve your chances of getting hired for STAGE Ingénieur de recherche en Deep Learning et Modélisation (F/H), consider enhancing your skills. Check your CV/Résumé Score with our free Tool. We have an in-built Resume Scoring tool that gives you the matching score for each job based on your CV/Résumé once it is uploaded. This can help you align your CV/Résumé according to the job requirements and enhance your skills if needed.

Interview Tips for STAGE Ingénieur de recherche en Deep Learning et Modélisation (F/H) Job Success

Dassault Systèmes interview tips for STAGE   Ingénieur de recherche en Deep Learning et Modélisation (F/H)

Here are some tips to help you prepare for and ace your STAGE Ingénieur de recherche en Deep Learning et Modélisation (F/H) job interview:

Before the Interview:

Research: Learn about the Dassault Systèmes's mission, values, products, and the specific job requirements and get further information about

Other Openings

Practice: Prepare answers to common interview questions and rehearse using the STAR method (Situation, Task, Action, Result) to showcase your skills and experiences.

Dress Professionally: Choose attire appropriate for the company culture.

Prepare Questions: Show your interest by having thoughtful questions for the interviewer.

Plan Your Commute: Allow ample time to arrive on time and avoid feeling rushed.

During the Interview:

Be Punctual: Arrive on time to demonstrate professionalism and respect.

Make a Great First Impression: Greet the interviewer with a handshake, smile, and eye contact.

Confidence and Enthusiasm: Project a positive attitude and show your genuine interest in the opportunity.

Answer Thoughtfully: Listen carefully, take a moment to formulate clear and concise responses. Highlight relevant skills and experiences using the STAR method.

Ask Prepared Questions: Demonstrate curiosity and engagement with the role and company.

Follow Up: Send a thank-you email to the interviewer within 24 hours.

Additional Tips:

Be Yourself: Let your personality shine through while maintaining professionalism.

Be Honest: Don't exaggerate your skills or experience.

Be Positive: Focus on your strengths and accomplishments.

Body Language: Maintain good posture, avoid fidgeting, and make eye contact.

Turn Off Phone: Avoid distractions during the interview.

Final Thought:

To prepare for your STAGE Ingénieur de recherche en Deep Learning et Modélisation (F/H) interview at Dassault Systèmes, research the company, understand the job requirements, and practice common interview questions.

Highlight your leadership skills, achievements, and strategic thinking abilities. Be prepared to discuss your experience with HR, including your approach to meeting targets as a team player. Additionally, review the Dassault Systèmes's products or services and be prepared to discuss how you can contribute to their success.

By following these tips, you can increase your chances of making a positive impression and landing the job!

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