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Salary
≈ $49k – $84k per year (Estimated)
Location
In office (Vélizy-Villacoublay)
Employment
Internship

First seen by Alion on Sep 15, 2026. Dassault Systemes scores B on the Alion truth index.

Overview
Company
Impact
Profile match
Dassault Systemes is a French software company founded in 1981 as a spin-off from the aircraft maker Dassault Aviation, created to commercialise the three-dimensional design tools its engineers had built in house. It sells the CATIA and SOLIDWORKS design suites, SIMULIA simulation, ENOVIA lifecycle management and DELMIA manufacturing planning, all now delivered through the 3DEXPERIENCE platform that treats a product as one connected model from concept to service. The group has extended the same virtual twin idea into life sciences through the Medidata clinical trial platform and into urban and healthcare simulation, and it is headquartered in Velizy-Villacoublay near Paris.

STAGE - Applicative Data Scientist (F/H)

France, Vélizy-Villacoublay

Internship

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Key Job Details

Location:

France, Vélizy-Villacoublay

Job type:

Internship

Product:

CATIA

Experience level:

Not specified

Posted on:

9/15/2026

Ref ID:

549933

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CATIA est une des premières solutions de conception en 3D offrant des fonctionnalités génératives, permettant aux concepteurs de créer des modèles géométriques avancés à partir de règles d’ingénierie métier et de contraintes de performances (robustesse, masse, durabilité, etc.).

Parmi les applications de CATIA, celles spécialisées dans la conception de systèmes électriques et fluidiques offrent des outils pour concevoir de tels réseaux en 3D, permettant l’installation et le fonctionnement de ces systèmes dans des conditions nominales.

Notre équipe R&D est en charge de la définition, du développement et de la maintenance de telles applications spécialisées.

En tant qu’ingénieur(e) en science des données, votre mission sera d’employer les dernières technologies d’intelligence artificielle afin de soutenir le développement de la nouvelle génération d’expériences génératives, au service des solutions dédiées à la conception de systèmes électriques et fluidiques.

Les disciplines électrique et fluidique s’appuient sur des règles métiers, aujourd’hui principalement exprimées sous forme de tableaux. Ces règles sont susceptibles d’être disponibles dans différents formats externes et lisibles par un humain : fichiers Excel, documents textuels, images, etc. Elles doivent ensuite être intégrées dans un modèle de données interne structuré et exploitable par les applications CATIA.

Vos missions

L’objectif du stage est de concevoir et mettre en œuvre une solution permettant d’automatiser l’import de ces règles métiers depuis des sources externes vers le modèle de données interne.

Une piste privilégiée consistera à explorer et à mettre à profit des solutions d’intelligence artificielle pour reconnaître, interpréter et structurer les règles présentes dans les documents sources. Selon les résultats obtenus, l’IA pourra également être utilisée à d’autres étapes de la chaîne de traitement, par exemple pour la compréhension du contexte, la transformation des règles ou la détection d’incohérences.

Le ou la stagiaire aura notamment pour missions de :

  • Analyser les différents formats et structures possibles des règles métiers externes ;

  • Étudier et évaluer différentes approches d’IA adaptées à l’extraction et à la compréhension de ces règles ;

  • Concevoir un processus permettant de transformer les informations extraites en données conformes au modèle interne ;

  • Développer un prototype puis, selon les résultats, une solution industrialisable ;

  • Mettre en place des mécanismes de validation et de contrôle afin de garantir la fiabilité des règles importées ;

  • Évaluer les performances, les limites et les cas d’échec de l’approche retenue.

Ce stage offre ainsi l’opportunité de travailler sur une problématique concrète à l’intersection de l’intelligence artificielle, du traitement de documents, de l’ingénierie des données et des systèmes métier, avec une forte dimension d’expérimentation et de conception.

Vos qualifications

Vous êtes en dernière année d’école d’ingénieur ou en Master 2 (Bac+5), avec une spécialisation en science des données, intelligence artificielle et/ou apprentissage automatique.

Vous avez déjà acquis une première expérience académique ou professionnelle en intelligence artificielle, apprentissage automatique ou apprentissage profond, à travers un projet, une alternance ou un stage.

Vous êtes particulièrement intéressé(e) par les problématiques de compréhension et d’exploitation de données non structurées, de traitement de documents et par l’utilisation des modèles d’IA générative.

Vous disposez de bonnes connaissances en Python et des principales bibliothèques de l’écosystème data/IA (NumPy, PyTorch, TensorBoard ou équivalents). Une connaissance des techniques de traitement automatique du langage (NLP), de vision par ordinateur ou des modèles de langage (LLM) serait un plus.

Vous êtes à l’aise avec les mathématiques et le calcul numérique, et appréciez expérimenter, comparer différentes approches et analyser leurs résultats.

Vous faites preuve de curiosité, d’autonomie et de rigueur, et êtes capable de communiquer vos résultats à des interlocuteurs techniques et métier.

Vous maîtrisez l’anglais à l’écrit comme à l’oral.

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Principaux avantages et bénéfices :

  • Environnement collaboratif et innovant

  • Collaboration internationale

  • Diversité des technologies, produits et solutions

  • Engagement en faveur de la diversité et de l’inclusion

Inclusion statement

As a game-changer in sustainable technology and innovation, Dassault Systèmes is striving to build more inclusive and diverse teams across the globe. We believe that our people are our number one asset and we want all employees to feel empowered to bring their whole selves to work every day. It is our goal that our people feel a sense of pride and a passion for belonging. As a company leading change, it’s our responsibility to foster opportunities for all people to participate in a harmonized Workforce of the Future.

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