Stage- Modélisation du vieillissement des batteries par ML (H/F), Lyon

Premier groupe européen de haute technologie, Siemens conjugue depuis toujours performance technique, innovation, qualité et fiabilité.
Nos activités centrées sur les secteurs des infrastructures et des villes, l'industrie, l'énergie et la santé, ciblent des marchés de croissance sur lesquels le Groupe nourrit l'ambition d'être leader.

Mission

• En collaboration avec l’équipe Product Development de Simcenter Amesim, vous serez responsable de développer au moins deux approches distinctes d’apprentissage automatique (machine learning) pour modéliser le vieillissement des batteries lithium-ion. Ces deux approches serviront respectivement à améliorer un modèle existant, et à adapter une architecture aux attentes de Simcenter Amesim. Pour atteindre ces objectifs, vous allez :
• Réaliser une étude bibliographique du sujet, afin d’identifier les algorithmes d’apprentissage automatique les plus pertinents pour le cas d’usage,
• Implémenter ces architectures, ainsi que celles développées en interne,
  
• Comparer les résultats du modèle empirique actuellement disponible dans le logiciel Simcenter Amesim avec ces approches basées sur l’apprentissage automatique.
• Pour ce travail, vous serez également accompagné(e) par l’équipe qui a déjà implémenté et développé plusieurs modèles de vieillissement de batteries basés sur les données pour Simcenter Amesim.
• Ce stage de 6 mois est basé à Lyon (69) et est à pourvoir dès janvier 2026.

Profil

• En cours de formation supérieure en école d’ingénieur (BAC+5) ou équivalent, en France, spécialisé en énergétique, stockage de l’énergie, génie électrique, machine learning, simulation ou équivalent.
  
• Vous avez des connaissances en simulation de systèmes physiques.
• Vous avez déjà développé des modèles de machine learning.
• Vous avez idéalement une connaissance des batteries lithium-ion.
• Vos compétences en communication en français et en anglais vous permettent de collaborer efficacement en équipe.
• Vous pouvez travailler en autonomie, ainsi qu’avec un ou des mentors.