Stage R&I Modélisation et simulation des chaînes logistiques responsables

Capgemini Engineering

Capgemini Engineering, leader mondial des services d'ingénierie, rassemble des équipes d'ingénieurs, de scientifiques et d'architectes pour aider les entreprises les plus innovantes dans le monde à libérer leur potentiel. Des voitures autonomes aux robots qui sauvent des vies, nos experts en technologies digitales et logicielles sortent des sentiers battus en fournissant des services uniques de R&D et d'ingénierie dans tous les secteurs d'activité. Rejoignez-nous pour une carrière pleine d'opportunités, où vous pouvez faire la différence et où aucun jour ne se ressemble.

Vos missions :

Au cours de ce stage, vous serez impliqué dans le développement de modèles d'optimisation mathématiques pour la modélisation et la simulation des Supply Chains responsables. Votre objectif principal sera de créer une méthode outillée permettant de simuler différents scénarios logistiques en intégrant des critères RSE tels qu'économiques, environnementaux et sociaux. Vous utiliserez des techniques avancées d'optimisation pour concevoir des configurations logistiques équilibrées, tout en développant des interfaces conviviales pour aider les décideurs à prendre des décisions informées en faveur d'une Supply Chain responsable.

Vos missions : 

  • Mener une revue de la littérature en analysant des publications scientifiques sur la modélisation, l’optimisation et la simulation des Supply Chains Responsables;
  • Proposer des modèles mathématiques pour simuler et optimiser une Supply Chain à l’aide d’un logiciel dédié;
  • Identifier des scenarios de configuration de la Supply Chain tenant compte des critères RSE;
  • Développer un démonstrateur pratique / outil d’aide à la prise de décision en appliquant les concepts à un cas concret;
  • Rédiger des rapports d'avancement détaillés pour contribuer à la production scientifique dans le domaine.

Votre profil :

  • Étudiant(e) en Master Recherche ou diplômé(e) d'une école d'ingénieur (BAC+5) en Génie Industriel ou domaine connexe.
  • Compétences techniques : Maîtrise des outils de modélisation et simulation (Anylogic, Witness), d'optimisation mathématique (CPLEX, GUROBI), et de programmation (Java, Python).
  • Expertise : Solides connaissances en modélisation, optimisation et simulation des systèmes logistiques.
  • Soft skills : Autonomie, sens de la proposition, curiosité, méthodologie, esprit d'analyse critique et excellentes compétences en rédaction de rapports.
  • Langues : Bon niveau d'anglais et/ou de français à l'écrit et à l'oral.

3 raisons de nous rejoindre :

Qualité de vie au travail : accord de télétravail en France et à l’international, accord sur l’égalité professionnelle, la parentalité, l’équilibre des temps et la mobilité durable.

Apprentissage en continu : certifications et formations en libre accès, accompagnement sur mesure avec votre career manager, parcours d’intégration sur 9 mois.

Avantages groupe & CSE : plan actionnariat, activités à tarifs préférentiels, remboursement partiel vacances, remboursement de votre abonnement sportif ou culturel.

Nos engagements et priorités :

Le groupe Capgemini encourage une culture inclusive dans un cadre multiculturel et handi-accueillant. En nous rejoignant, vous intégrez un collectif qui valorise la diversité, développe le potentiel de ses talents, s’engage dans des initiatives solidaires avec ses partenaires, et se mobilise pour réduire son impact environnemental sur tous ses sites et auprès de ses clients.

À propos de Capgemini Engineering

Leader mondial des services d’ingénierie et de R&D, Capgemini Engineering met en oeuvre une connaissance sectorielle approfondie avec la maîtrise des dernières technologies digitales et logicielles pour accompagner la convergence des mondes physique et numérique. Avec plus de 55 000 ingénieurs et scientifiques dans plus de 30 pays, nous aidons nos clients à accélérer leur transformation vers l'Intelligent Industry.

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Ref:  1840497
Posté le:  7 mars 2025
Niveau d'expérience:  Etudiant
Type de contrat:  Stage
Région:  Toulouse
Département:  Ingénierie Physique et Systèmes