Mission freelance Ingénieur Numéricien – Modélisation Multiphysique & Phénomènes de Réaction/Diffusion H/F
Clermont-Ferrand
Comet
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Au sein de l'équipe Recherche Avancée d'un grand groupe industriel, vous intervenez sur un projet stratégique axé sur l'écoconception et les matériaux de nouvelle génération.
L’objectif de la mission est de concevoir et de déployer des modèles numériques prédictifs afin de simuler l'évolution, le vieillissement et la dégradation de matrices complexes au contact de milieux réactifs et biologiques.
Objectifs & LivrablesEn interface directe avec les experts R&D (spécialistes matériaux, chimistes, ingénieurs procédés), vous assurez :
Développement de modèles prédictifs multi-échelles :
Modélisation couplée associant mécanique des milieux continus, cinétique réactionnelle et phénomènes de transport (diffusion de masse, gradients de concentration).
Implémentation via des codes de calcul par éléments finis (FEA) et/ou approches hybrides associant physique et Machine Learning (PINNs, surrogate models).
Compréhension des phénomènes d'interface :
Modélisation des mécanismes de surface : dégradation, adhésion, sorption/désorption et transferts de matière.
Exploitation et intégration des données expérimentales (chimie analytique, spectrométrie, caractérisations de surface) pour le calage et la validation des modèles.
Aide à la décision & valorisation scientifique :
Restitution des résultats de simulation sous forme de critères de design exploitables par les équipes de formulation.
Rédaction de la documentation technique et contribution aux collaborations scientifiques externes.
Profil recherché
Formation : Ingénieur ou Docteur (PhD) en Mécanique, Génie des procédés, Physique des matériaux ou Mathématiques appliquées.
Compétences clés :
Maîtrise éprouvée de la modélisation multiphysique (couplage transport / réaction / mécanique).
Pratique solide de la simulation numérique et du scripting scientifique (Python, C++, MATLAB, solveurs éléments finis).
Intérêt ou expérience dans les méthodes d'hybridation physique-IA (Machine Learning appliqué à la physique).
Sensibilité à l'interaction entre simulation et essais physico-chimiques expérimentaux.
Savoir-être : Capacité à travailler en autonomie au sein d'équipes pluridisciplinaires, esprit d'analyse et aisance de communication avec des spécialistes aux horizons variés.
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