Projet de recherche en ingénierie IA Cv Pauline Arnaud Projet de recherche en ingénierie IA 06 39 98 XX XX pauline.arnaud@example.com paulinearnaud Grenoble POINTS FORTS Rigueur scientifique Contrôle des données et comparaison systématique aux simulations de référence, avec une attention particulière portée aux limites des modèles. Curiosité technique Exploration des neural operators et des approches informées par la physique dans le cadre de travaux de recherche encadrés. Collaboration métier Définition de critères d’évaluation avec les ingénieurs simulation, puis présentation claire des résultats et des limites du modèle. Transmission Accompagnement de deux étudiants de première année sur Python et la reproductibilité, en privilégiant des pratiques directement applicables. Communication scientifique Présentation d’un poster de recherche et de démonstrateurs, avec des explications adaptées aux spécialistes de l’ingénierie. COMPÉTENCES Python PyTorch TensorFlow Machine Learning Deep Learning Modèles de substitution Modèles d’ordre réduit Physics-Informed ML Neural operators Jumeaux numériques Modélisation physique Simulation numérique Calcul scientifique Optimisation Traitement des données LANGUES Français Langue maternelle 40 Anglais Niveau professionnel 30 PROFIL Ingénieure junior en intelligence artificielle, diplômée Bac+5 en mathématiques appliquées et IA, spécialisée en R&D pour la modélisation physique, la simulation numérique et le calcul scientifique. Expérience de stage et projets de recherche encadrés, avec conception de modèles de substitution , de modèles d’ordre réduit et de jumeaux numériques. Maîtrise de Python, PyTorch et TensorFlow pour des pipelines IA/ML complets, de la préparation des données à l’inférence. Travaux de validation, d’analyse de robustesse et de quantification de l’incertitude en lien avec des spécialistes métier, avec démonstrateurs et documentation technique. FORMATION Diplôme d’ingénieur Institut des sciences appliquées de Nantes 2025 Nantes COMPÉTENCES TECHNIQUES Langages de programmation: Python, C++, MATLAB Cadres d’apprentissage profond: PyTorch, TensorFlow, Keras Bibliothèques de données Python: NumPy, pandas, SciPy Visualisation scientifique: Matplotlib, Seaborn, Plotly Outils de calcul scientifique: Jupyter, SymPy, scikit-learn Systèmes d’exploitation: Linux, Ubuntu, Debian Calcul accéléré: CUDA, cuDNN, NVIDIA GPU Calcul haute performance: MPI, OpenMP, SLURM Simulation et modélisation: FEniCS, OpenFOAM, CalculiX Contrôle de versions et environnements: Git, Conda, Docker COMPÉTENCES Python PyTorch TensorFlow Machine Learning Deep Learning Modèles de substitution Modèles d’ordre réduit Physics-Informed ML Neural operators Jumeaux numériques Modélisation physique Simulation numérique Calcul scientifique Optimisation Traitement des données EXPÉRIENCE Projet de recherche en ingénierie IA Laboratoire universitaire de calcul scientifique mai 2025 à avril 2026 Grenoble Développement d’un modèle informé par la physique pour approximer la conduction thermique, à partir de données de simulation numérique et de neural operators , dans le cadre d’un projet de recherche encadré. Comparaison des prédictions avec un solveur de référence par éléments finis et évaluation de la robustesse sur plusieurs conditions aux limites, avec quantification de l’incertitude pour signaler les cas hors domaine. Présentation des résultats aux spécialistes métier sous forme de démonstrateur, de documentation technique et de communication scientifique, avec contribution à une note d’analyse de brevetabilité. Stage R&D en ingénierie IA Mécaflux, laboratoire de simulation janvier 2025 à juin 2025 Lyon Construction d’un pipeline IA/ML sur des résultats de simulation de pièces mécaniques, depuis la collecte et le nettoyage des données jusqu’ à l ’entraînement, la validation et l’inférence avec Python et PyTorch. Conception d’un modèle de substitution et d’un Reduced-Order Model (ROM), puis optimisation des paramètres et comparaison des erreurs avec les simulations de référence pour accélérer l’exploration de scénarios. Préparation d’un prototype de déploiement sur Linux, avec tests d’inférence sur GPU et intégration d’un composant C++ au banc de calcul HPC. Définition de critères d’ évaluation avec les ingénieurs simulation et présentation des limites du modèle, des contrôles de qualité des données et des résultats du démonstrateur. Projet de fin d’études en modélisation numérique Institut des sciences appliquées de Nantes septembre 2023 à décembre 2024 Nantes Réalisation d’un prototype de jumeau numérique pour un système thermique, reliant un modèle physique simplifié à des données simulées et à un modèle de Deep Learning développé avec TensorFlow. Préparation des jeux de données, traitement des valeurs manquantes et comparaison de plusieurs méthodes de Machine Learning selon leur précision et leur comportement sur des cas non observés. Présentation des résultats à un jury d’ingénierie et rédaction d’un rapport détaillant la méthodologie, la validation du modèle et les pistes d’amélioration. RESPONSABILITÉS, DISTINCTIONS ET RECONNAISSANCE Prix du meilleur poster étudiant, journée de recherche en calcul scientifique, 2025. Mentorat de deux étudiants de première année sur les pratiques de Python et la reproductibilité des expériences, 2024-2025. Finaliste d’un défi universitaire de modélisation numérique, avec présentation d’un prototype de jumeau numérique, 2024. CERTIFICATIONS Deep Learning avec PyTorch, Coursera 2024 Initiation au calcul haute performance sous Linux, formation universitaire 2025 AFFILIATIONS PROFESSIONNELLES Membre de la Société française de statistique, participation aux échanges de la communauté consacrés aux méthodes quantitatives. Membre de la Société française de physique, avec intérêt pour les applications de la modélisation et de la simulation. LANGUES Français (Langue maternelle) Anglais (Niveau professionnel)
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