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CV Ingénieur r&d – simulation numérique

Ingénieur r&d – simulation numérique

5 à 10 ans d'expérience
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Contact

Réf. CB2606231851
75012 Paris
Female Paris Ile de France France 75012 Paris

Langues

Français
Anglais
Arabe

Ma recherche

Je recherche tout type de contrat, sur toute la région Ile de France, dans le Batiment.

Formations

09/2025 : Doctorat
Doctorat en Traitement du Signal et des Images Thèse à dominante mathématiques appliquées, apprentissage profond explicable et simulation numérique. Directeur de thèse : Pr. Laurent Clavier.
07/2021 : Bac +5
Master 2 – Mathématiques, Modélisation et Analyse Numérique
06/2020 : Bac +3
Master 1 – Mathématiques
06/2019 : Bac +3
Licence – Sciences Mathématiques

Expériences professionnelles

11/2025 - / : Ingénieur R&D – Simulation numérique et vérification logicielle chez Itinnov, Paris
Développement et qualification de modules numériques sur le code thermomécanique nucléaire industriel CYRANO3 (Fortran 77, Python, Linux). Vérification et validation logicielle (V&V), rédaction de plans de test, rapports de validation, spécifications, notes de calcul. Utilisation de Code_Aster, scripts Python d'automatisation de tests, gestion de configuration Git/GitHub.
09/2024 - 12/2024 : Enseignant vacataire – Théorie du signal et Optimisation chez Imt Nord Europe (institut Mines‑télécom), Lille
Cours de théorie du signal (45 h TD) et optimisation (6 h TP) pour élèves ingénieurs. Co‑élaboration de sujets d'examen, accompagnement individuel des étudiants.
04/2022 - 09/2025 : Doctorant – Chercheur, équipe ARTS, projet Beyond 5G chez Imt Nord Europe (institut Mines‑télécom), Lille
Conception d'un modèle de substitution par apprentissage profond explicable (SHAP). Optimisation bi‑objectif et programmation fractionnaire. Méthodes heuristiques (Particle Swarm Optimization). Analyse de robustesse et propagation d'incertitudes. Développement Python avancé (NumPy, SciPy, pandas, scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch). Publications IEEE, présentations orales, activités de reviewing.
03/2021 - 07/2021 : Stage de recherche – Calcul scientifique et méthodes numériques chez école Des Ponts Paristech – Laboratoire Navier, Marne-la-vallée
Implémentation en C++ d'une méthodologie multigrille hiérarchique couplée à l'homogénéisation par FFT pour le calcul des propriétés effectives de matériaux composites hétérogènes. Comparaison FEM vs FFT, caractérisation multi‑échelle, analyse précision, stabilité, mémoire et temps de calcul.

Langues

Français
Anglais
Arabe

Atouts et compétences

Modélisation et simulation numérique, Méthode des éléments finis (FEM), Méthode des volumes finis (FVM), Méthodes spectrales (FFT), Homogénéisation numérique, Calcul scientifique haute performance, Intelligence artificielle / Apprentissage profond explicable, Optimisation mathématique, Vérification et validation logicielle (V&V), Gestion de configuration logicielle (Git, CI/CD), Python (NumPy, SciPy, pandas, scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch, pytest), C++ (orienté objet), Fortran 77, MATLAB, Linux (environnement de R&D industriel), Rédaction technique et scientifique, Enseignement et pédagogie, Travail en équipe pluridisciplinaire, Autonomie, Rigueur, Esprit de synthèse, Force de proposition, Curiosité scientifique
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