Stage Innovation Ingénieur Intelligence Artificielle - Optimisation H/F

Description de l'offre

Description

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 : Étude d'un problème d'équilibrage réactif de lignes d'assemblage Venez participer à l'optimisation de lignes de production dans un contexte d'industrie 4.0 basée sur l'intégration d'algorithmes de Recherche Opérationnelle aux outils de Jumeaux Numériques. L'objectif est de développer un algorithme d'équilibrage de lignes d'assemblage qui devra être exécuté lors de crises inattendues (pannes, absences, manque de matériel, etc.). Vous participerez à des activités de : - Recherches bibliographiques, sur les approches actuelles d'équilibrage réactif - Définition des différentes crises que l'algorithme devra traiter - Conception d'une solution qui propose différentes stratégies pour limiter l'impact des crises - Développement de l'algorithme d'optimisation en Python - Évaluation des performances de l'algorithme via une étude expérimentale - Simulation du comportement de l'algorithme à l'aide d'un logiciel de simulation, afin de valider ou non les travaux réalisés Projet : Gestion de flotte robotique logistique - Gestion de crise et reconfiguration dynamique d'usine - Modélisation pour l'optimisation de la logistique - Résolution par méthode de génération de colonne - Adaptation aux problèmes de navigation multi-agents - Planification et assignation de tâches pour flotte robotique (MRTA)

Date de début

13 nov., 2025

Expérience

Inf_1

Profil

Vous êtes étudiant(e) en dernière année à la recherche d'un stage de fin d'études et vous avez suivi une spécialité en Intelligence Artificielle ou en mathématiques appliquées. Vous justifiez de connaissances en Python et maîtrisez plusieurs outils associés tels que Tensorflow et Pytorch, que vous avez su mettre en application lors de votre formation. Vous connaissez les modèles classiques de Recherche Opérationnelle (Shortest path, VRP) et êtes à l'aise en modélisation mathématique. Une expérience préalable en heuristique ou métaheuristique, ainsi que l'utilisation de solvers dans des contextes d'optimisation seraient fortement appréciées. Réactif(ve), rigoureux(se), autonome et doté(e) du sens du service, vous souhaitez évoluer dans un environnement challengeant.

Fonction

Informatique_syst_info

Formation

RJ/Qualif/Ingenieur_B5

Secteur

Inform_SSII