Ingénieur Développement - Modélisation Générative 3D H/F

Au coeur de l'innovation de Dassault Systèmes, vous intégrerez une équipe dédiée aux nouvelles approches de modélisation et de simulation 3D au sein du département 3D MODSIM & AI Technologies.

Notre équipe a pour mission d'inventer les futures technologies permettant de concevoir des expériences de design 3D toujours plus intuitives, automatisées et intelligentes.

Pour concevoir un objet manufacturé, un designer utilise un logiciel de Conception Assistée par Ordinateur (CAO), tel que CATIA, qui lui permet de combiner différents opérateurs géométriques afin de modéliser précisément la forme souhaitée.

Dans ce contexte, nous travaillons notamment sur un projet visant à générer automatiquement des arbres de spécifications CAO à partir de maillages, en s'appuyant sur des techniques d'optimisation et de géométrie algorithmique.

Dans la continuité de ces travaux, nous explorons également les approches d'IA générative appliquées aux modèles 3D exacts, dans le cadre plus large des Industry World Models. L'objectif est de permettre la génération de modèles 3D à partir de différentes modalités d'entrée permettant de guider et contraindre le processus de génération : texte, image, critères de style, contraintes d'assemblage ou de simulation physique, pratiques de design, etc.

Vous rejoindrez ainsi une équipe au coeur des enjeux de convergence entre modélisation 3D, intelligence artificielle générative, géométrie algorithmique et automatisation du design.

Vos missions

Votre rôle sera de concevoir et développer de nouveaux composants liés à la génération de modèles CAO exacts. Vous pourrez notamment être amené(e) à travailler sur des pipelines agentiques permettant de piloter et d'orchestrer la génération de modèles CAO, ainsi qu'à explorer différentes approches pour guider cette génération à l'aide de contraintes variées.

Vous aurez notamment pour missions de :

Concevoir et développer des modèles génératifs, pouvant s'appuyer sur des pipelines agentiques, pour la génération de modèles CAO.
Concevoir et développer en Python des composants permettant de conditionner la génération de modèles 3D à partir de différentes modalités d'entrée : texte, image, style, contraintes d'assemblage, pratiques de design, etc.
Explorer et mettre en oeuvre de nouvelles approches en matière d'IA générative, LLM et architectures agentiques appliquées à la modélisation 3D.
Assurer une veille technologique sur les LLM, architectures agentiques, modèles génératifs et outils de modélisation 3D.
Évaluer les performances des modèles développés en termes de précision, efficacité et scalabilité.
Collaborer avec les équipes R&D afin d'intégrer les technologies développées dans des solutions concrètes de conception et de modélisation 3D.

Vos qualifications

Vous êtes titulaire d'un diplôme d'ingénieur ou d'un Master universitaire, avec une spécialisation en informatique, mathématiques appliquées ou domaine connexe.
Vous disposez de solides compétences en mathématiques appliquées, en algorithmique et en résolution de problèmes complexes.
Vous maîtrisez le développement logiciel et disposez d'une bonne culture informatique.
Vous maîtrisez Python et avez une expérience avec au moins un framework de Deep Learning, tel que PyTorch ou TensorFlow.
Vous avez un intérêt marqué pour les sujets liés à l'IA générative, aux LLM, aux architectures agentiques et/ou à la modélisation 3D.
Vous êtes à l'aise dans un environnement de R&D et d'innovation, avec une capacité à explorer de nouvelles approches technologiques.
Vous maîtrisez parfaitement l'anglais, à l'écrit comme à l'oral.

Nous rejoindre c'est aussi

Intégrer une entreprise scientifique au coeur 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 ;