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Détail de l'offre: Automatisation d'une méthodologie pour l'optimisation sous incertitude


  • Société: Dassault Systemes
  • Secteur d'Activité: Informatique, Electronique et Télécom
  • Région du poste: France: Ile de France
  • Type de poste: Automatisation d'une méthodologie pour l'optimisation sous incertitude
  • Contrat: Sans Précision
  • Formation:
  • Lieu de travail: Paris
  • Date d'embauche: NC
  • Salaire: N/A
  • Référence: NC


Description du Poste:

Team Introduction and Overview : Ce stage est proposé par l’organisation « Recherche » dont la mission est de développer et d’évaluer l'applicabilité de nouvelles technologies innovantes, notamment sur des prototypes, pour maintenir un haut niveau de compétences dans tous les domaines techniques stratégiques. Role and Purpose : Dans tout processus d’aide à la décision et d’optimisation, le décideur est souvent confronté à un certain nombre de défis tels que la gestion d’un volume élevé de données, la variété des informations reçues et la rapidité du temps consacré à la prise de décision. À cela s’ajoute souvent l’incertitude sur les données recueillies. Cette incertitude provient, par exemple, des approximations et des agrégations, des erreurs dans l'instrumentation ou de prédictions inexactes de la volatilité de l'offre et de la demande. Dans ce stage, nous nous intéressons à la mise en place d’une méthodologie générique de prise de décision sous incertitudes. La boîte à outils développée sollicite des informations sur les données incertaines et génère automatiquement des modèles qui intègrent les incertitudes en proposant la meilleure modélisation. Cette boîte à outils comprend des fonctionnalités pour caractériser intuitivement l'incertitude à travers des gammes de données et des scénarios envisagés, la conversion automatisée de modèles déterministes à leurs homologues robustes et / ou stochastiques et la sélection automatisée de l'algorithme de solution approprié. La méthodologie sera testée sur un cas d’étude pour tester l’efficacité de l’approche proposée.Le candidat sera amené à :tÉtablir un état de l’art sur l’optimisation sous incertitude pour bien appréhender le sujet de stage.  La littérature pertinente pour ce travail peut être classée en deux catégories distinctes :tttLa première catégorie comprend la littérature sur les techniques d'optimisation sous incertitude, en particulier les extensions stochastiques et robustes des techniques de programmation mathématique.ttLa deuxième catégorie traite de la conception d'outils informatiques pour faciliter la formulation, l'échange et la solution de modèles mathématiques pour l’optimisation sous incertitudetttConcevoir un outil informatique (C++) pour l’automatisation d’une méthodologie pour l’optimisation sous incertitude déjà modélisée par les membres de l’équipe. tTester l’outil sur un cas d’étude avec des données stochastiques.  Technical Competencies needed : Elève ingénieur en Mathématiques Appliquées et Informatique (niveau Bac + 5) Université ou école d’ingénieur proposant une formation en Recherche Opérationnelle. Bonne niveau de programmation en C++, méthodes d'optimisation stochastique et/ou robuste. Personal Competencies needed : Vous êtes autonome et faites preuve d'une grande rigueur ainsi que d'un esprit méthodique. Vous savez communiquer sur votre travail et notamment lors de travaux en équipe. Vous avez un bon esprit de synthèse et d’analyse, et vous avez de bonnes compétences en programmation C++ et en optimisation.


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