# Post-doctorant en hydrodynamique at ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNIQUES AVANCEES > Onsite · France · Unspecified · Other · open. Source: https://alderhq.app/jobs/recruitee%3Aenstaparis%3A2791942 (read 2026-11-12). ## Facts (observed) - Company: [ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNIQUES AVANCEES](https://alderhq.app/companies/ecole-nationale-superieure-de-techniques-avancees) - Location text: Brest, Bretagne, France - Where it can be done from (inferred): Onsite · France (evidence: "Location: Brest, Bretagne, France") - Posted: 2026-10-21 (22 days ago) - First seen by alder: 2026-11-07 · last verified: 2026-11-12 - Reposted: 0 times · edited: 0 times - Apply on the employer's site: https://enstaparis.recruitee.com/o/post-doctorant-en-hydrodynamique - Skills listed (inferred): Python, C++ ## Pay and sponsorship - Posted pay: not posted - Market band for similar posted roles (France, n 3643): p25 €29k, median €29k, p75 €35k ## Description (the employer's text) ENSTA, établissement d’enseignement supérieur et de recherche sous tutelle du ministère des Armées, développe des activités de formation, de recherche et d’innovation dans les domaines de la défense et de la sécurité, des transports, de l'énergie, des activités maritimes, du numérique et de la santé. L’école, présente sur deux campus, à Paris-Saclay et à Brest, est membre de l’Institut Polytechnique de Paris. Classée dans le Top 10 des meilleures écoles d’ingénieurs en France, elle a pour mission : la formation d’élèves ingénieurs civils et militaires, de cadres et docteurs pour les secteurs public et privé, la recherche et l’innovation de haut niveau en relation étroite avec l’industrie des grands secteurs de souveraineté au sein de 6 unités de formation et de recherche (UFR). Le/la titulaire du poste sera affecté au sein de l’Unité de Formation et de Recherche (UFR) Mécanique. L’UFR de Mécanique a pour mission d’assurer la formation en mécanique des élèves du cursus ingénieur d’ENSTA, des élèves de masters de l’Institut Polytechnique de Paris, et la formation par la recherche d’étudiants français et étrangers au niveau master et doctorat. L’Unité développe également des activités de recherche dans le domaine de la mécanique des matériaux et des structures, de la mécanique des fluides, des vibrations et de l’acoustique. Ces activités sont réalisées grâce à un important parc expérimental de haut niveau en mécanique des solides et des fluides, tant pour l’enseignement que la recherche. Sur le campus de Brest, l’UFR de Mécanique compte une cinquantaine d’enseignants chercheurs, une cinquantaine de doctorants/post-doctorants ainsi qu’une dizaine de personnels techniques (ingénieurs, techniciens). Les activités de recherche des membres de l’UFR de Mécanique du site de Brest sont menées au sein de l’Institut de Recherche Dupuy de Lôme (IRDL, CNRS UMR 6027, www.irdl.fr). La personne recrutée travaillera en étroite collaboration avec les enseignants-chercheurs de l’ENSTA, pôle thématique de recherche « Structure Interaction Fluide (StIF) » de l’IRDL. Le recrutement s’inscrit dans le projet SUBPERF-AI, qui porte sur une démarche de réduction drastique du cycle de développement de nouveaux concepts sous-marins, en s’appuyant sur les progrès récents de l’intelligence artificielle (IA), et plus particulièrement le machine learning. Au contraire de l’existant en IA basé sur des modèles ininterprétables de type boîte noire, le projet vise à construire une méthodologie de construction de modèles physiques, de complexité adaptée à la physique sous-jacente, en ayant recours à l’expertise humaine et se plaçant comme un outil de conception complémentaire dans l’écosystème existant. Les objectifs principaux du projet sont : Développer une méthodologie de détermination automatisée du modèle d’efforts hydrodynamiques de corps sous-marin, avec utilisation de l’IA (machine learning), sur la base des données de la cinématique, des trajectoires, et des paramètres de contrôle, facilement accessibles, lors des essais maquette ou réel, ou lors d’une simulation numérique. Placer l’expert humain en capacité de contrôler la construction du modèle aux différents stades : qualité des données d’entrée, qualité de la phase d’apprentissage du modèle, et outils/règles de certification a posteriori. La personne recrutée sera intégrée dans une équipe pluridisciplinaire de 3 enseignants-chercheurs, un doctorant et un second post-doctorant. ### Missions / Activités principales La personne recrutée prendra en charge la construction d’un modèle d’effort hydrodynamique « expert » et la génération de données expérimentales. Le modèle hydrodynamique expert sera déterminé en suivant la méthodologie classique de l’ITTC, à l’aide d’une campagne d’essais dans la veine aérodynamique pour la caractérisation des efforts (essais en modèle captif du type PMM (Planar Motion Mechanism)). Ce modèle sera implémenté dans un simulateur temporel, dont les résultats seront confrontés sur des manœuvres standards réalisées dans le bassin à drones de l’ENSTA. La confrontation des résultats de trajectoires expérimentales aux trajectoires simulées, obtenues sur la base des essais en modèle captif, pourra amener à questionner la méthodologie standard, en particulier lors de la présence de non-linéarités importantes ou de termes croisés non négligeables. Les essais en bassin fourniront par ailleurs les données de cinématique nécessaires au travail de thèse. Les missions détaillées sont les suivantes : Tâche 1 – conception et fabrication d’un drone sous-marin Conception d’un drone générique de géométrie simplifiée, et instrumenté. Le drone recevra un capotage extérieur, afin de tester plusieurs configurations : géométrie parallélépipédique typique d’un ROV d’exploration, et géométrie cylindrique de type drone torpille. Le drone sera instrumenté pour mesurer les paramètres de contrôle, la cinématique et les trajectoires, ainsi que les efforts propulsifs (poussée, couple) et les efforts de contrôle. Tâche 2 – essais statiques et dynamiques en modèle captif Réalisation d’essais de caractérisation dans la veine aérodynamique de l’ENSTA, en similitude complète de Reynolds, pour les vitesses envisagées d’utilisation en eau du drone. Mesure des efforts en statique, sur les 6 degrés de liberté. Caractérisation des efforts de plans porteurs et du propulseur. Mesure des efforts en dynamique, en mouvement forcé à l’aide de l’hexapode : masses et inerties ajoutées, termes liés aux vitesses angulaires. Tâche 3 – Identification dérivées hydrodynamiques Identification des dérivées hydrodynamiques (ou coefficients hydrodynamiques) à partir des essais en modèle captif. Tâche 4 – Adaptation du simulateur temporel Prise en main du simulateur temporel de l’ENSTA, et de l’environnement de développement. Adaptation du code de calcul pour intégrer des lois de commande issues de mesures expérimentales. Tâche 5 – Essais libres et standardisés, en bassin Réalisation d’essais aux trajectoires prédéfinies (zigzag horizontal ou vertical, accélération horizontale, …). ### Requirements Connaissances : Vous disposez des compétences suivantes : Formation supérieure en mécanique des fluides, hydrodynamique navale, génie maritime ou domaine équivalent. Solides connaissances en mécanique des fluides et en hydrodynamique. Compétences en traitement, analyse et visualisation de données scientifiques. Autonomie, rigueur scientifique, capacité à travailler en équipe et à conduire des campagnes d'essais. Maîtrise de langages de programmation type Fortran ou C++. Compétences en programmation scientifique, type Python ou Matlab. Bon niveau d'anglais scientifique. Les compétences suivantes seraient appréciées : Compétences en conception mécanique. Expérience en expérimentation en mécanique des fluides. Logiciels : Rhinoceros 3D, CATIA ou Solidworks Paraview, Tecplot Savoir-faire: Savoir planifier son temps et s’organiser Savoir rechercher l’information Compétences rédactionnelles de rapports techniques Appréhender des systèmes inconnus Savoir-être: Autonomie Sens du travail en équipe Force de proposition Créatif Flexibilité et adaptabilité --- Data: alder (https://alderhq.app). Cite https://alderhq.app/jobs/recruitee%3Aenstaparis%3A2791942 and the date you read it. Observed facts come from the employer's own listing; location reach, level, family and skills are inferences.