Ingénieur de Recherche - Modélisation Probabiliste et Calcul Scientifique H/F - PertinAnce Technologies

Chez PertinAnce Technologies nous sommes spécialisés dans l'audit, le conseil et l'expertise en ingénierie industrielle, informatique industrielle et nouvelles technologies.

Nous accompagnons nos clients industriels dans la réussite de leurs projets de conception et construction de nouvelles unités, de revamping, de dégoulottage, de maintenance ... par des prestations cousues main réalisées par nos experts, passionnés, libres et impliqués.

Le Contexte & Le Challenge

Pour le compte d'un de nos partenaires majeurs de la recherche scientifique, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) de Recherche de haut niveau spécialisé(e) en modélisation mathématique et calcul probabiliste.

Vous rejoignez une équipe de pointe qui développe une nouvelle architecture de calcul dédiée à l'exécution d'algorithmes probabilistes à grande échelle.

En tant qu'Ingénieur de Recherche - Modélisation Probabiliste et Calcul Scientifique, votre mission sera d'établir le cadre mathématique rigoureux permettant de démontrer que ces algorithmes fonctionnent correctement sur cette nouvelle architecture, avant de basculer sur une phase de démonstrateur technique.

Vos Missions seront les suivantes :

Sous une forte autonomie scientifique et en interface directe avec les équipes de recherche, vous devrez :

- Formaliser et construire les modèles mathématiques du système étudié.
- Analyser et démontrer rigoureusement les propriétés de convergence et de robustesse des algorithmes probabilistes.
- Produire la documentation et les livrables scientifiques exploitables par les chercheurs.
- Implémenter et adapter un algorithme de référence au sein d'un environnement existant en C++.

Titulaire d'un Doctorat / PhD en probabilités, statistiques, mathématiques appliquées ou physique mathématique (les publications scientifiques sont un vrai plus), vous avez entre 5 et 15 ans d'expérience sur de la recherche académique ou de la R&D avancée.

Compétences techniques indispensables :

Théorie des probabilités et statistiques mathématiques.

Maîtrise des processus stochastiques et des méthodes Monte Carlo / Bayésiennes.

Analyse de convergence et quantification des incertitudes.

Un niveau opérationnel en C++ (et idéalement en Python) pour porter l'algorithme.

Soft Skills : Rigueur scientifique, esprit analytique acéré, autonomie et une vraie capacité à vulgariser et échanger avec des pairs chercheurs

• Rigueur et méthode
• Esprit d'analyse