Stage Innovation : Ingénieur Recherche Opérationnelle

ALTEN
Toulouse
Description du poste

A la Direction de l’Innovation , nous menons des projets de recherche sur des champs d’expérimentation très larges et multi-sectoriels.
Ces projets innovants, développés en équipes, sont encadrés par nos experts au sein des ALTEN Labs (IDF, Toulouse, Grenoble, Rennes et Sophia Antipolis), et tentent de répondre aux enjeux de nos clients en leur fournissant des solutions technologiques originales et disruptives. 

Au sein de notre Lab de Toulouse , vous serez accompagné(e) par un Pilote Innovation (Chef de projet) pour vous permettre de développer vos compétences sur les activités d'un des projets suivants (plusieurs stages à pourvoir).

Projet : Développement d’outils d’optimisation et services numériques d’aide à la mobilité

- Support aux équipes sur leurs problématiques d’optimisation et d’outils décisionnels
- Développement et maintien d’un référentiel sur les différentes méthodes et solveurs appliqués sur nos projets R&D, à commencer par ceux relatifs aux optimisations de trajet et de tournée de véhicule (EVRP)
- Génération des données de tests et suivi des campagnes d’expérimentation
- Evolution et maintien en conditions opérationnelles de l’ensemble des démonstrateurs existants

Ces activités vous permettront de développer les compétences suivantes :
- Modélisation mathématique de problèmes d’optimisation
- Conception et développement de méthodes heuristiques/métaheuristiques
- Développement d’applications et d’outils d’optimisation

Projet : Modélisation et simulation numérique

Vous aurez notamment à développer ces activités dans le cadre d’un jumeau numérique d’une chaîne logistique :​
- Génération et simulation de routes (point de passage, descriptif de la route, intersections…)​
- Génération et simulation d’entreprises (Livraison, taux de non conformités, localisation…)​
- Algorithme de sélection des routes et entreprises les plus réalistes​
- Gestion de la multimodalité
- Préparation de la transformation de la simulation à des cas réels (obtention des données géolocalisées)​​
- Integration d'Internet Physique

Projet : Urban logistics & e-mobility

- Explorer des stratégies d’optimisation multi-objectifs (délai, émissions de CO2, coût, …) et multi-contraintes de tournée d’une flotte de véhicules mixtes (électriques et thermiques) en prenant en compte des incertitudes sur les conditions opérationnelles ​
- Définir les cas d'utilisation et construire un jeu de données de test de référence (combinant données théoriques et données réelles fournies par le service de géolocalisation HERE​)
- Evaluer les performances des solutions retenues et les intégrer dans l'outil décisionnel existant

Qualifications



Vous êtes étudiant(e) en dernière année d’École d’Ingénieur à la recherche d’un stage de fin d’étude et vous avez suivi une spécialité en mathématiques appliquées, en recherche opérationnelle ou en génie industriel.
Vous maîtrisez les problèmes classiques de Recherche Opérationnelle (shortest path, travelling salesman, …) et les méthodes associées (ILS,GA, …), ou en modélisation mathématique et en particulier sur les problèmes d’optimisation combinatoire, et maîtrisez la programmation sous Python ou C++, que vous avez su mettre en application lors de votre formation.
Des connaissances en simulation seraient un plus.

Réactif(ve), rigoureux(se), autonome et doté(e) du sens du service, vous souhaitez évoluer dans un environnement challengeant​.

Informations supplémentaires

Rejoindre nos ALTEN Labs , c’est être au cœur de la culture de l’innovation , et une promesse de monter en compétences sur des sujets concrets en équipe projet, avec à la clé une embauche en CDI en tant que consultant chez ALTEN !

Nos équipes d’experts vous accompagneront pour devenir acteur de votre projet au sein d’un environnement multiculturel et pluridisciplinaire, avec une possibilité d’évolution dans tous les secteurs de l’ingénierie en France et à l’international.

Vous vous reconnaissez dans ce descriptif ? Alors n’attendez plus !
Publié le 2025-06-27

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