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STAGE – Ingénieur en prédiction de champs électromagnétiques par opérateur neuronal pour différentes géométries (H/F) – 6 mois

Thales

Engineering Jobs

STAGE – Ingénieur en prédiction de champs électromagnétiques par opérateur neuronal pour différentes géométries (H/F) – 6 mois

internshipPosted: Jan 7, 2026

Job Description

JOB DESCRIPTION
Lieu : Palaiseau, France

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.

Nos engagements, vos avantages

  • Notre savoir-faire technologique

  • Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs

  • Un environnement inclusif et bienveillant

  • Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)

Votre quotidien

Thales Research&Technology, notre centre de recherche dans les domaines matériels, et CortAIx Labs, notre centre de recherche en IA et digital ont pour mission de proposer des innovations de ruptures, de maintenir et d’accroitre l’avance technologique et d’en assurer la compétitivité pour le groupe.

La conception de composants radio-fréquence nécessite de nombreuses simulations pour des géométries différentes. Ces simulations sont coûteuses en ressource et en temps. L'apprentissage automatique pour le calcul scientifique est une piste prometteuse pour accélérer les simulations. En particulier, les architectures d'opérateurs neuronaux permettent d'apprendre le lien entre deux espaces fonctionnels comme l'espace des géométries possibles d'un composant et l'espace des champs électromagnétiques correspondant à ces géométries. Les approches d'apprentissage informé par la physique permettent de réaliser cet apprentissage sans données de simulations en reposant uniquement sur les équations aux dérivées partielles.

Dans ce contexte, vous devrez explorer la pertinence de ces approches pour apprendre le lien entre une géométrie et la solution aux équations de Maxwell correspondante avec des opérateurs neuronaux informés par la physique.

Vous aurez pour missions  :

  • Se mettre à niveau sur la modélisation du comportement des composants radio-fréquence (équation de Maxwell harmoniques/ conditions limites spécifiques à l'électromagnétisme)

  • S’approprier l’état de l’art sur les algorithmes d'opérateurs neuronaux prenant comme entrée des géométries

  • S'approprier le code existant

  • Comparer les résultats obtenus aux résultats de simulations classiques.

  • Proposer des perspectives

  • Présenter vos travaux en cours

  • Rédiger un rapport de synthèse

Votre profil

STAGE – Ingénieur en prédiction de champs électromagnétiques par opérateur neuronal pour différentes géométries (H/F) – 6 mois

Vous avez envie de découvrir le domaine de la recherche ?

Vous avez pour ambition de réaliser votre stage au sein de Thales ?

Vous souhaitez évoluer dans un milieu international ?

Etudiant en Master, en Ecole d’ingénieur ou formation équivalente, vous avez des connaissances en :

  • Linux, python ;

  • Bases de machine learning,

  • Équations aux dérivées partielles

  • Résolutions numériques d'équations aux dérivées partielles

  • Réseaux de neurones

  • Utilisation avancée de la librairie Tensorflow, Pytorch

  • Dérivation automatique

  • Manipulation de maillage et de fichier de géométrie (format STEP)

  • Anglais (niveau B2-C1 attendu)

Rigueur, autonomie et curiosité sont des atouts que l'on vous reconnait ? Alors ce stage est fait pour vous !

Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.

Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !

Locations

  • Palaiseau, Essonne, Essonne 91767

Salary

Estimated Salary Rangemedium confidence

1,200 - 1,600 EUR / yearly

Source: ai estimated

* This is an estimated range based on market data and may vary based on experience and qualifications.

Skills Required

  • Linuxintermediate
  • Pythonintermediate
  • Machine learningintermediate
  • Équations aux dérivées partiellesintermediate
  • Résolutions numériques d'équations aux dérivées partiellesintermediate
  • Réseaux de neuronesintermediate
  • Tensorflowintermediate
  • Pytorchintermediate
  • Dérivation automatiqueintermediate
  • Manipulation de maillageintermediate
  • Fichiers de géométrie (STEP)intermediate
  • Équations de Maxwellintermediate
  • Conditions limites électromagnétismeintermediate
  • Anglais B2-C1intermediate
  • Rigueurintermediate
  • Autonomieintermediate
  • Curiositéintermediate

Required Qualifications

  • Etudiant en Master, en Ecole d’ingénieur ou formation équivalente (experience)
  • Connaissances en Linux, Python (experience)
  • Bases de machine learning (experience)
  • Équations aux dérivées partielles (experience)
  • Résolutions numériques d'équations aux dérivées partielles (experience)
  • Réseaux de neurones (experience)
  • Utilisation avancée de Tensorflow ou Pytorch (experience)
  • Anglais niveau B2-C1 (experience)

Preferred Qualifications

  • Dérivation automatique (experience)
  • Manipulation de maillage et de fichier de géométrie (format STEP) (experience)
  • Rigueur (experience)
  • Autonomie (experience)
  • Curiosité (experience)

Responsibilities

  • Se mettre à niveau sur la modélisation du comportement des composants radio-fréquence (équations de Maxwell harmoniques/conditions limites spécifiques à l'électromagnétisme)
  • S’approprier l’état de l’art sur les algorithmes d'opérateurs neuronaux prenant comme entrée des géométries
  • S'approprier le code existant
  • Comparer les résultats obtenus aux résultats de simulations classiques
  • Proposer des perspectives
  • Présenter vos travaux en cours
  • Rédiger un rapport de synthèse

Benefits

  • general: Environnement inclusif et bienveillant
  • general: Engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG)
  • general: Attention portée à l’équilibre des collaborateurs
  • general: Milieu international
  • general: Stage conventionné avec gratification selon niveau d’études
  • general: Entreprise Handi-Engagée

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AI-powered keyword optimization
Skills matching & gap analysis
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ATS compatibility check
Keyword optimization analysis
Skill matching & gap identification
Format & readability score

Tags & Categories

DefenseAerospaceCybersecurityDefenseAerospaceTechnology

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Quiz Challenge
10 Questions
~2 Minutes
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internshipPosted: Jan 7, 2026

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Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.

Nos engagements, vos avantages

  • Notre savoir-faire technologique

  • Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs

  • Un environnement inclusif et bienveillant

  • Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)

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Thales Research&Technology, notre centre de recherche dans les domaines matériels, et CortAIx Labs, notre centre de recherche en IA et digital ont pour mission de proposer des innovations de ruptures, de maintenir et d’accroitre l’avance technologique et d’en assurer la compétitivité pour le groupe.

La conception de composants radio-fréquence nécessite de nombreuses simulations pour des géométries différentes. Ces simulations sont coûteuses en ressource et en temps. L'apprentissage automatique pour le calcul scientifique est une piste prometteuse pour accélérer les simulations. En particulier, les architectures d'opérateurs neuronaux permettent d'apprendre le lien entre deux espaces fonctionnels comme l'espace des géométries possibles d'un composant et l'espace des champs électromagnétiques correspondant à ces géométries. Les approches d'apprentissage informé par la physique permettent de réaliser cet apprentissage sans données de simulations en reposant uniquement sur les équations aux dérivées partielles.

Dans ce contexte, vous devrez explorer la pertinence de ces approches pour apprendre le lien entre une géométrie et la solution aux équations de Maxwell correspondante avec des opérateurs neuronaux informés par la physique.

Vous aurez pour missions  :

  • Se mettre à niveau sur la modélisation du comportement des composants radio-fréquence (équation de Maxwell harmoniques/ conditions limites spécifiques à l'électromagnétisme)

  • S’approprier l’état de l’art sur les algorithmes d'opérateurs neuronaux prenant comme entrée des géométries

  • S'approprier le code existant

  • Comparer les résultats obtenus aux résultats de simulations classiques.

  • Proposer des perspectives

  • Présenter vos travaux en cours

  • Rédiger un rapport de synthèse

Votre profil

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Vous avez envie de découvrir le domaine de la recherche ?

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Etudiant en Master, en Ecole d’ingénieur ou formation équivalente, vous avez des connaissances en :

  • Linux, python ;

  • Bases de machine learning,

  • Équations aux dérivées partielles

  • Résolutions numériques d'équations aux dérivées partielles

  • Réseaux de neurones

  • Utilisation avancée de la librairie Tensorflow, Pytorch

  • Dérivation automatique

  • Manipulation de maillage et de fichier de géométrie (format STEP)

  • Anglais (niveau B2-C1 attendu)

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Locations

  • Palaiseau, Essonne, Essonne 91767

Salary

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1,200 - 1,600 EUR / yearly

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* This is an estimated range based on market data and may vary based on experience and qualifications.

Skills Required

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  • Pythonintermediate
  • Machine learningintermediate
  • Équations aux dérivées partiellesintermediate
  • Résolutions numériques d'équations aux dérivées partiellesintermediate
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  • Pytorchintermediate
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  • Fichiers de géométrie (STEP)intermediate
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