Safran
Stage pour les Modèles de Substitution en Simulations Physiques - Partie Ii H/F
Magny-Les-Hameaux, maurepasCDIil y a 1 sem
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Postuler chez SafranPostée il y a 1 sem · CDI
Description du poste
Contexte Les modèles de substitution basés sur le deep learning, tels que les GNN, les transformers sur maillages et les modèles à ordre réduit, sont de plus en plus utilisés pour accélérer les simulations physiques, mais nécessitent un entraînement et une ingénierie spécifiques à chaque tâche.
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