Praxedo dispose actuellement d’un outil d’optimisation de tournées. Cet outil repose sur un algorithme qui modélise les tournées des techniciens jours par jours. L’objectif de ce stage sera de proposer une implémentation alternative au solveur actuel qui, en se basant sur les mêmes données d’entrées modélisera le planning du technicien de façon optimisée en intégrant des horaires de travail nocturnes et des nuitées.

Durant ce stage tu seras en charge de :

• Faire un état de l’art des algorithmes d’optimisation de tournées actuelles afin de déterminer comment l’intégration des travailleurs de nuit est possible.
• Valider l’approche et ses éventuelles implications métier auprès de l’équipe produit
• Faire évoluer l’outil existant pour proposer un nouveau solveur qui supportera ce nouveau mode de construction de tournée
• Intégrer cette fonctionnalité dans l’application de Praxedo

Les technologies utilisées lors du stage seront : Java, Spring Boot / Spring, Rest

Durant 6 mois, tu seras intégré et tu participeras quotidiennement à la vie d’une feature team scrum et seras amené à travailler avec différents profils (architecte, développeur, PO, QA)

De formation Bac+5 (grande école, université, école d’ingénieur…) dans le domaine informatique et intelligence artificielle, en stage de fin d’étude.

LES +

• Une formation opérationnelle de Développeur au sein d’une équipe agile !
• C’est le moment clef pour rejoindre une des pépites de la French Tech en forte croissance en France et à l’international !
• Des locaux cool au coeur du 9ème arrondissement de Paris,
• Très régulièrement apéros, dîners, séminaires et soirées entre collègues,
• Une qualité de vie au travail reconnue (4,9/5 Glassdoor et 4,42/5 Happy Index/ AtWork)

BON à SAVOIR :
Notre objectif est d’identifier les futurs ingénieur(e)s à potentiel, à qui nous pourrons proposer de rejoindre les équipes en CDI à l’issue de ce stage.
(En effet, une partie de notre équipe technique est composée d’ingénieur(e)s embauché(e)s à la suite de leur stage de fin d’étude).

1) Un premier entretien téléphonique avec la Talent Manager
2) Un échange en visio avec l’équipe Tech