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Offre de stage
Temps plein
4,35 euros/h – 35h par semaine
Stagiaire
15/02/2026
Le service Relations Entreprises & Alumni joue un rôle clé dans l’insertion professionnelle des étudiants, la qualité des relations avec les partenaires professionnels et l’animation du réseau des diplômés. Pour renforcer la fiabilité des informations utilisées pour le suivi et l’évolution de ces activités, le service souhaite consolider ses données et leur gestion (enquêtes, CRM, documentation).
Dans ce contexte, le ou la stagiaire apportera un soutien essentiel à la gestion, la fiabilisation et l’analyse des données, ainsi qu’au bon déroulement des campagnes d’enquêtes et à la structuration documentaire du service.
Stage de fin d’études – Jumeau numérique du métabolisme oxydatif en santé
Offre de stage
Stagiaire
Ce projet est à l’interface entre la biologie moléculaire et cellulaire et les mathématiques appliquées.
Direct Numerical Simulation of Hydrogen Bubbles Cavitation (6 mois)
Offre de stage
Master
Stagiaire
L’objectif de ce stage est d’utiliser le code DIVA pour réaliser une analyse paramétrique de l’influence de la distance entre différentes bulles sur le transfert de chaleur à travers la paroi.
📌 Prérequis: étudiant(e) en Master 2 ou équivalent, intéressé(e) par la poursuite d’un doctorat. Connaissances de base en dynamique des fluides numériques, thermodynamiques et programmation.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) for Human–AI Collaboration
Offre de stage
Temps plein
4.35€ / heure
Stagiaire
L’objectif de ce stage est d’explorer l’apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF) dans un contexte coopératif. Plutôt que d’apprendre uniquement à partir des récompenses de l’environnement, la politique de l’agent sera influencée par le feedback d’un partenaire humain lors de la collaboration. Plus précisément, le coéquipier humain pourra attribuer des récompenses positives ou négatives en fonction de l’utilité, de l’efficacité ou de l’intuition perçue des actions de l’agent durant la tâche conjointe. Le stagiaire étudiera comment ce type de feedback influence la stabilité de l’apprentissage, la performance de l’équipe et la fluidité perçue.
Simulation numérique du phénomène de faïençage de films anodiques
Offre de stage
Temps plein
Master
Entre 0 et 2 ans
Stagiaire
Les alliages d’aluminium de la série 2000 sont très couramment utilisés dans le secteur aéronautique du fait de leurs très bonnes propriétés mécaniques spécifiques.
En plus des sollicitations mécaniques liées à leur utilisation, les structures aéronautiques sont également soumises à des environnements qui peuvent altérer leur intégrité. Des traitements de surface d’anodisation permettent de faire croître un film protecteur de faible épaisseur et ainsi d’améliorer la résistance à la corrosion de ces alliages.
Toutefois, des phénomènes de fissuration ou de faïençage – suite à des sollicitations thermiques – peuvent survenir et réduire considérablement leur tenue à la corrosion dans des environnements sévères. La compréhension de ces phénomènes de dégradation des films anodiques et l’identification et la prise en compte des paramètres influents, permettront d’améliorer le comportement thermique des composants anodisés.
CASAC chair: Profile-Based Decision-Making for Mixed-Initiative Interaction
Offre de stage
560€/month
Diplôme d'ingénieur
In this internship we want to investigate the use of hybrid AI, in particular Neuro-Fuzzy networks, to model and translate operator’s behavior. In Neuro-Fuzzy networks the (to be leaned) weights are mixed variables, i.e. some weights are Boolean – result of logical rules modeling expert knowledge – and other weights are real – rules to be learned during the leaning phase
CASAC Chair: Benchmarking DRL-based agents during a human-AI Collaborative task
Modélisation et optimisation de la synergie d’hybridation entre une pile à combustible et un turbopropulseur à hydrogène par une approche système
Offre de stage
Diplôme d'ingénieur
Le stage modélise et optimise un turbopropulseur à hydrogène couplé à une pile à combustible pour un avion ATR-72, en se concentrant sur les cycles thermodynamiques et les stratégies d’injection d’eau et de vapeur.
Wing flutter control using artificial intelligence
Offre de stage
Master
The internship assesses active wing flap control using reinforcement learning to mitigate flutter in high aspect ratio wings, involving a 2D aeroelastic model and wind tunnel experiments.