Enseignant Chercheur Contractuel « Mécanique Modélisation Numérique» H/F - Service Public
- CDD
- Service Public
Les missions du poste
Missions: Pour ce poste, un investissement équilibré entre les activités de formation, de recherche et un engagement au sein de l'UTT est attendu. La participation à la dynamique de projet fait partie des missions.
Enseignement:
La personne recrutée interviendra essentiellement dans les enseignements des formations de la spécialité Génie Mécanique, par voie classique et en apprentissage. Quelques enseignements sur le site de Nogent sont également envisageables, dans le cadre de la spécialité Mécanique et Matériaux.
La personne recrutée pendra en charge des enseignements Bureau d'Études et en Conception avec des disciplines telles que la mécanique, le dimensionnement et la modélisation.
La personne recrutée s'impliquera dans la vie pédagogique de ces formations et notamment le suivi de stagiaires et d'apprentis, la participation aux jurys de suivi, et les actions de promotion (journées portes ouvertes).
La personne recrutée pourra être amenée à dispenser des enseignements en Anglais dans le cadre de l'accueil des étudiants d'échange du programme EUt+.
Recherche :
La personne recrutée rejoindra l'unité de recherche (UR) /LASMIS (Laboratory of Mechanical & Material Engineering), dont les activités portent sur la mobilité du futur et la transition énergétique. L'unité rassemble 28 permanents et 25 doctorants, et s'articule autour de deux axes : « matériaux et surfaces » et « modélisations avancées, composants innovants et procédés ».
Dans ce cadre, le poste s'inscrit dans le développement des approches d'apprentissage automatique appliquées à la mécanique, et plus particulièrement des réseaux de neurones informés par la physique (Physics-Informed Neural Networks, PINNs). Ces méthodes hybrides combinent données expérimentales et lois physiques pour construire des modèles prédictifs fiables, rapides et cohérents, ouvrant la voie à des applications telles que la simulation temps réel, les boucles d'optimisation ou les jumeaux numériques. Leur potentiel est particulièrement fort pour la modélisation multiphysique, la surveillance de structures ou l'optimisation de procédés, dans un contexte de transition numérique et énergétique.
Le profil recherché
et énergétique.
Le ou la candidat(e), docteur·e en mécanique des matériaux et des structures ou en mathématiques appliquées, développera des modèles hybrides (PINNs et modèles multiphysiques) pour la résolution et l'optimisation de problèmes non linéaires en lien avec le transport et les énergies durables. Des compétences en modélisation numérique et programmation scientifique sont attendues. Le poste implique également une participation active aux projets collaboratifs et au développement partenarial du laboratoire, en lien avec l'unité LIST3N.
Les travaux de recherche s'articuleront autour de deux axes : la résolution de problèmes directs, pour lesquels les PINNs permettront de remplacer ou d'accélérer les méthodes numériques classiques, notamment en fabrication additive ; et la résolution de problèmes inverses, où l'intégration de données expérimentales (diffraction X, EBSD, etc.) servira à identifier les lois de comportement et à renforcer la cohérence physique des modèles.
Le ou la candidate devra enfin démontrer des compétences solides en modélisation du comportement des matériaux, résolution numérique de problèmes complexes, ainsi qu'une capacité à s'impliquer activement dans la vie scientifique et collective du laboratoire.
Compétences souhaitées :
- Pédagogue; Capacité à enseigner en Anglais
- Capacité à mener une recherche d'excellence;
Motivation, travail collaboratif et gestion de groupe;
- Capacité à inscrire des notions fondamentales dans un cadre industriel ou dans une dimension d'ingénierie au sens large;
Compétences requises
- Mathématiques