Ce sujet propose de s’intéresser à l’optimisation de la planification des activités de maintenance préventive des voies.  Il s’agit de modéliser ce problème et de le résoudre avec des techniques d’optimisation mathématique et de recherche opérationnelle. Une partie du travail consistera à la compréhension et la prise en compte des contraintes métier.  Il sera nécessaire de les respecter avec soin pour obtenir des résultats satisfaisants. Les solutions envisagées seront ensuite mises en œuvre et testées sur des jeux de données réels.

Dans le cadre de votre stage, vous évoluerez dans un environnement de développement mature permettant la manipulation de différentes techniques d’optimisation. De plus, la proximité de Mews Labs avec des laboratoires de recherche sur les thématiques d’optimisation et de mathématiques appliquées vous permettra de vous nourrir de discussions pluridisciplinaires tout au long du stage.

Ce stage s’adresse à un.e candidat.e en fin d’études (M2 Recherche ou Ecole d’ingénieurs en Génie industriel et/ou en Recherche opérationnelle et/ou Computer science). Des connaissances en solveurs linéaires et non linéaires tels que Cplex, Gurobi, GLPK, la maîtrise d’au moins un des langages de programmation suivants : Java, C++, Python et des environnements de développement associés, ainsi qu’une connaissance des systèmes de gestion de version de code (GitLab, GitHub) seront appréciés.

INFORMATIONS GENERALES :

Le stage se déroulera sur une durée de 4 à 6 mois dans les locaux de Mews Labs à Cachan (94230). Des déplacements ponctuels en Ile-de-France sont à envisager. Vous serez encadré.e par des Ingénieurs R&D et bénéficierez de l’accompagnement d’experts scientifiques du domaine.

Si vous êtes prêt.e à relever des défis passionnants et à développer vos compétences, nous vous attendons avec impatience dans notre équipe !