Calcul CFD Appliqué aux Pales d’Éoliennes Déformables - Saint-Étienne-du-Rouvray (H/F)

役割について

勤務地
フランス
会社
Siemens Gamesa Renewable Energy S.A.S.
組織
Wind Power
部署
Technology
フルタイム/パートタイム
フルタイム
経験レベル
学生

Un aperçu de votre journée

En tant que stagiaire en simulation CFD appliquée aux pales d’éoliennes déformables, vous contribuerez au développement et à l’amélioration de méthodes avancées de calcul pour l’analyse aérodynamique et aéroélastique.

Vous serez impliqué dans la préparation, l’exécution et l’analyse de simulations CFD, en vous appuyant sur des cas de référence représentatifs afin d’évaluer la robustesse de la chaîne de calcul utilisée par SE/SGRE.

Votre quotidien alternera entre la mise en place de cas de simulation, l’analyse de résultats complexes et les échanges techniques avec les équipes R&D. Vous participerez activement à l’identification et à la compréhension de phénomènes instables, ainsi qu’à l’optimisation des outils et processus de simulation.

Comment vous ferez la différence

  • Prendre en main la chaîne de simulation CFD et les outils internes pour les pales d’éoliennes
  • Sélectionner et préparer des cas de référence (géométries, maillages, conditions aux limites)
  • Mettre en place et exécuter des simulations CFD robustes pour différentes configurations
  • Assurer le suivi qualité des simulations (convergence, stabilité numérique, cohérence physique)
  • Analyser et post-traiter les résultats pour identifier des phénomènes aérodynamiques et aéroélastiques
  • Contribuer à l’amélioration de la chaîne CFD et partager vos résultats via des rapports et présentations
Ce que vous apportez à l’entreprise
  • Formation en dernière année (école d’ingénieur ou Master) en mécanique des fluides, CFD ou domaine proche
  • Bonnes bases en CFD, méthodes numériques et modélisation des écoulements
  • Expérience avec un solveur CFD (OpenFOAM, ANSYS, Fluent…) appréciée
  • Maîtrise de Python, MATLAB ou équivalent pour l’analyse et l’automatisation
  • Capacité à analyser des données complexes et à produire des conclusions techniques claires
  • Rigueur, autonomie, curiosité technique et capacité à évoluer en environnement R&D international
À propos de l’équipe

Vous intégrerez une équipe R&D spécialisée dans les simulations avancées appliquées aux énergies renouvelables, et plus particulièrement aux technologies éoliennes.
L’équipe travaille sur le développement et l’optimisation de méthodes numériques permettant de mieux comprendre le comportement aérodynamique et aéroélastique des pales, dans un contexte industriel exigeant en termes de performance, robustesse et innovation.

Qui est Siemens Energy ? 
 
Siemens Energy est bien plus qu’une simple entreprise spécialisée dans les technologies énergétiques. Avec nos ~100,000 employés dévoués, répartis dans plus de 90 pays, nous élaborons les futurs systèmes énergétiques, en veillant à répondre à l’augmentation des besoins en énergie de la communauté mondiale de manière fiable et durable. Les technologies créées dans nos départements de recherche et nos usines favorisent la transition énergétique et constituent la base d’un sixième de la production mondiale d’électricité. 
 
Notre équipe mondiale s’engage à faire de l’énergie durable, fiable et abordable une réalité en repoussant les limites du possible. Notre héritage de 150 ans d’innovation nous encourage à rechercher des personnes qui soutiendront nos objectifs en matière de décarbonisation, de nouvelles technologies et de transformation énergétique. 
 
Découvrez comment vous pouvez faire la différence chez Siemens Energy: https://www.siemens-energy.com/employeevideo 
 
Notre engagement en faveur de la diversité 
 
Heureusement pour nous, nous sommes tous différents. La diversité est notre moteur. Il fonctionne à l’inclusion, et notre énergie créatrice combinée est alimentée par plus de 130 nationalités. Siemens Energy célèbre la personnalité de chacun - quels que soient son origine ethnique, son genre, son âge, sa religion, son identité ou son handicap. Nous donnons de l’énergie à la société, à toute la société, et nous ne discriminons pas sur la base de nos différences.