Ingénieur modélisation (H/F)

• Analyser et interpréter des données pour créer des modèles précis
• Concevoir, développer et tester des modèles mathématiques et informatiques
• Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires pour comprendre les exigences et les objectifs des projets
• Utiliser des logiciels de modélisation pour simuler et prévoir les résultats
• Réviser et améliorer continuellement les modèles basés sur de nouvelles données et retours

Compétences techniques
• Maîtrise des logiciels de modélisation (CAE, CAD)
• Connaissance approfondie des mathématiques appliquées et de la physique
• Compétence en analyse de données et en optimisation des modèles

Compétences comportementales
• Capacité de travail en équipe et collaboration avec les différents départements
• Compétence en communication pour expliquer les concepts techniques complexes
• Grande attention aux détails et rigueur dans le travail

• MATLAB
• ANSYS
• Simulink
• COMSOL Multiphysics
• Python

Niveaux de formation :

• Diplôme d'ingénieur en modélisation, génie mécanique, ou équivalent
• Master spécialisé en modélisation numérique ou simulation
• Doctorat en modélisation appliquée aux systèmes complexes (optionnel)

Certifications :

• Certification en logiciels de modélisation (ex. : MATLAB, Simulink)
• Certification en simulation numérique (ex. : ANSYS, COMSOL)
• Certification Six Sigma (bénéfique pour l'optimisation de processus)

Évolution possible :
Les ingénieurs en modélisation ont plusieurs opportunités de progression dans leur carrière. Ils peuvent évoluer vers des postes de direction technique ou d'analyse de projet où ils conduisent et supervisent des équipes de modélisation plus importantes. Avec l'expérience, certains peuvent devenir des experts reconnus dans des niches spécifiques comme la modélisation numérique ou les systèmes complexes. Les ingénieurs ayant un goût pour la gestion peuvent également se tourner vers des rôles de gestion de projet ou de département, coordonnant des programmes entiers et intégrant des modèles à l'échelle de l'entreprise. En outre, la spécialisation dans des domaines fortement en demande comme l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique ou encore la simulation numérique ouvra des perspectives d'évolution intéressantes dans des secteurs variés tels que l'automobile, l'énergie ou même l'industrie spatiale. Enfin, ceux qui désirent sortir du cadre purement technique peuvent se tourner vers des carrières académiques ou des consultants spécialisés, partageant leur expertise avec un public plus large.

Tendances du secteur :
• L'intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans les processus de modélisation est en plein essor, permettant des analyses plus robustes et une prédiction plus précise des résultats.

• Les ingénieurs en modélisation doivent désormais s'adapter à l'essor des données massives (big data), enrichissant leurs modèles avec des informations plus détaillées et volumineuses.

• L'importance croissante de la durabilité pousse les professionnels à développer des modèles qui intègrent des paramètres écologiques et énergétiques, répondant ainsi aux pressions sociales et réglementaires.

• La simulation en temps réel gagne du terrain, rendant indispensables des modèles plus rapides et réactifs pour des prises de décisions immédiates.

• Le télétravail et la collaboration à distance favorisent l'usage d'outils de modélisation basés sur le cloud, facilitant l'accessibilité et la coopération entre équipes dispersées géographiquement.

• Enfin, avec la mondialisation et l'urbanisation croissante, la demande en ingénierie de modélisation dans les infrastructures urbaines continue de croître, alimentant des projets ambitieux et novateurs.

• Opportunités de travailler sur des projets innovants et stimulants
• Développement professionnel continu grâce à la formation et aux certifications
• Environnements de travail collaboratifs et interdisciplinaires
• Avantages sociaux compétitifs tels que l'assurance maladie et un plan de retraite

• Data Scientist : Le Data Scientist utilise des compétences en modélisation pour analyser des données complexes et extraire des insights précieux, un rôle crucial dans la prise de décision stratégique des entreprises.

• Analyste Quantitatif : Travaillant souvent dans le secteur financier, l'Analyste Quantitatif utilise la modélisation mathématique pour développer des stratégies qui gèrent les risques et optimisent les investissements.

• Ingénieur en Simulation : Ce métier implique la création de modèles numériques pour simuler et tester des solutions avant leur mise en œuvre, essentiel dans des domaines comme l'automobile, l'aérospatial ou l'énergie.