- Développer tout en gardant une bonne efficacité de calcul.
- Éthique de travail axée sur la communication
- Esprit d'entreprise et orienté client
Company
Location
Courbevoie - France
Job type
Full-Time
Python Job Details
Tous les jours, nos 6 000 switchers répartis dans 10 pays (Europe, Moyen-Orient, Asie, Afrique) connectent leurs 600 mille milliards de neurones pour s'atteler à la tâche du siècle : switcher à l'énergie bas-carbone en concevant et supervisant de grands projets.
Nous sommes un collectif engagé auprès des acteurs ayant à cœur d'opérer le switch énergétique. Le partage de nos connaissances, de nos expertises et de nos valeurs nous permet d'innover et de penser la transition énergétique différemment.
Pour assurer un avenir énergétique viable, efficace et fiable, pour tous.
L'arrivée de la digitalisation dans les infrastructures industrielles a créé de nouveaux besoins et de nouvelles opportunités. Le monde de l'ingénierie est en pleine mutation et l'avancée de la digitalisation s'appuie notamment sur une quantité massive de données exploitables, au service de la performance des installations.
Au sein de son pôle Digital, Assystem accompagne ses clients sur des prestations de conseil et d'intégration de solutions, en s'appuyant sur ses expertises d'intelligence artificielle, de développement applicatif au service des métiers, d'ingénierie système et outils numériques associés.
DESCRIPTION DU POSTE
Contexte
Au sein de l’équipe Data Science et de la Digital Factory d’Assystem, le groupe Optimisation a aujourd’hui pour objectif de mettre à disposition de ses clients un outil digital de gestion de projet d’aide à la prise de décision. L’outil se base sur l’optimisation sous contraintes (théorie RCPSP) pour laquelle de nombreuses méthodologies (heuristiques et méta-heuristiques) ont été proposées dans le domaine de la recherche. Dans le cadre de la planification de projets de grande envergure, les objectifs des clients peuvent être multiples. Les retards dans les projets ne sont pas souhaitables, peuvent avoir de lourdes conséquences financières et nécessitent donc une optimisation des plannings de projet tout en respectant les contraintes métier.
La planification optimisée/réalisable doit mettre en évidence ou supprimer les goulots d'étranglement, respecter les contraintes du projet, réduire les retards et offrir des informations au client pour prendre des décisions éclairées.
Assystem Data Science & Digital Factory vise à proposer une solution qui utilise des algorithmes robustes pour résoudre les problèmes RCPSP sous-jacents tout en permettant des apports d'experts. L'objectif est de fournir aux clients des informations précises sans incohérences ni conflits, avec flexibilité et facilité d'utilisation tout en améliorant l'efficacité des calculs.
Description du stage
L'objectif du stage est de participer à la partie développement de d’une solution digitale qu'Assystem développe pour un acteur de la Défense. Le candidat devra contribuer à l'avancement du projet et s'adapter aux besoins remontés. Les tâches principales portent sur la partie industrialisation de l'architecture de la solution, la mise en place de pipelines d'intégration et de déploiement continus et la refactorisation du code. Le candidat sera également encouragé à prendre une part active au développement actuel du projet et à travailler en collaboration avec le reste de l'équipe pour le bien du projet en suivant quelques lignes directrices :
Etant donné que les activités de stage s'inscrivent dans un projet qu'Assystem réalise pour un acteur de la Défense, le candidat doit être éligible à ce type d'activités.
PROFIL
Actuellement étudiant pour un diplôme d'ingénieur / master en génie logiciel, informatique ou science des données.
Bonne connaissance du développement logiciel : OOP, SOA, Design patterns, développement back/front et méthode agile.
Compétences solides en programmation Python/Flask, html/CSS et JavaScript.
Bonnes connaissances en programmation synchrone et asynchrone.
Bonne expérience dans les pipelines CI/CD, les architectures Cloud (AWS ou AZURE).
La connaissance de l'algorithmique, des mathématiques appliquées, des algorithmes d'ordonnancement, de l'optimisation combinatoire, des méta-heuristiques et de l'analyse des risques est un plus.
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