Société : Cimes France Lieu : Nord (Hauts-de-France)
Présentation de l'entreprise
Depuis 1989, CIMES réunit une équipe d’ingénieurs, de doctorants et d’experts technique afin d’apporter une vision holistique des performances système en synchronisant : la simulation numérique, l’ingénierie d’essais et le data management.
Dans l’objectif d’apporter une expertise approfondie dans l’évaluation du comportement mécanique des structures et la caractérisation des écoulements de fluides, CIMES garantit un écosystème unique composé de 5 départements : Structure, Thermo-fluidique, Digital Lab, AEC (Architecture, Ingénierie et Construction) et Logiciels.
Ces plus de 30 années de développement permettent à CIMES de s’appuyer sur ses propres ressources internes : logiciels et cluster de calculs haute performance (HPC), moyens et protocoles d’essais dédiés (en laboratoire ou sur site d’exploitation).
CIMES cultive la transversalité de ses expertises afin de transposer cet avantage technologique sur les programmes majeurs des principales filières industrielles accompagnées
Au cœur de cette synergie, CIMES a été sélectionnée lauréat du programme territoires d’industrie pour le développement de méthodologies couplant : co-simulation, automatisation des processus de calculs et traitement de données
Descriptif du poste
Société : Cimes France Catégorie : Stage Activité : Informatique Filiere : Assurance Metier : Commercial conseil Lieu : Nord (Hauts-de-France) Durée : Stage
Mission
Depuis 1989, CIMES réunit ingénieurs, doctorants et experts techniques afin d'apporter une vision holistique des performances système en synchronisant :
• la simulation numérique,
• l'ingénierie d'essais,
• le data management.
Notre objectif : fournir une expertise de pointe pour caractériser le comportement mécanique des structures et analyser les écoulements de fluides. CIMES, c'est un écosystème unique composé de 5 départements complémentaires :
Structure – Thermo-fluidique – Digital Lab – AEC – Logiciels
Nous nous appuyons sur plus de 30 années d'expérience, avec nos propres outils internes : logiciels développés en interne, HPC (cluster de calcul haute performance), moyens d'essais dédiés (laboratoire & site d'exploitation).
CONTEXTE DU STAGE
Les technologies modernes ont permis de remplacer les méthodes traditionnelles d'inspection des infrastructures ferroviaires. Parmi ces méthodes, le contrôle des attaches de rail est essentiel, car il permet également de vérifier le serrage des vis.
Traditionnellement, un appareil dédié était utilisé pour mesurer la contreflèche d'une attache sur cinq. L'objectif de ce stage est de remplacer cette méthode manuelle par un système de scan laser, permettant une mesure automatisée à partir du nuage de points 3D obtenu.
Des compétences en traitement d'image et en analyse de données 3D sur différents types de fichiers (PCD, STL) sont requises, l'objectif étant d'exploiter et d'interpréter les nuages de points déjà acquis pour en extraire automatiquement les informations pertinentes (l'étape d'acquisition par scan laser étant réalisée en amont).
Une maîtrise de Python est également indispensable pour intégrer et manipuler les bibliothèques spécialisées (Open3D, OpenCV, ou des frameworks de Deep Learning comme PointNet).
Avantages :
* chèques vacances
* Tickets restaurants
* Mutuelle
* 50% Transports
• Analyse et traitement des nuages de points 3D (formats PCD, STL)
• Extraction automatique des informations pertinentes (contreflèche, état des attaches)
• Développement et intégration d'algorithmes de traitement du signal 3D
• Mise en œuvre de méthodes Deep Learning (PointNet) pour la classification et la détection
• Validation des résultats par comparaison avec les mesures de référence
• Documentation technique des développements réalisés
Profil recherché
PROFIL
Formation
• Bac+5 en informatique, traitement du signal, vision par ordinateur, ou école d'ingénieur équivalente
• Dernière année de Master 2 ou d'école d'ingénieur (stage de fin d'études)
Compétences techniques
• Bonne maîtrise de Python
• Connaissances en traitement d'image 3D et analyse de nuages de points
• Maîtrise des formats PCD et STL
• Expérience ou notions avec Open3D, OpenCV
• Notions en Deep Learning appliqué aux données 3D (PointNet, PointPillars…)
• Bases en métrologie 3D appréciées
Qualités personnelles
• Rigueur technique et esprit d'analyse
• Autonomie et curiosité
• Capacité à travailler en équipe projet
• Bonne communication écrite et oraleCLIQUER ICI POUR POSTULER
