Stage en optimisation multidisciplinaire

Capgemini Engineering, leader mondial des services d'ingénierie et de R&D, recrute un stagiaire à Blagnac pour travailler sur l'optimisation multidisciplinaire, c'est-à-dire sur des problèmes où plusieurs disciplines et plusieurs objectifs doivent être arbitrés ensemble. Le groupe mène par ailleurs des projets dans des secteurs à fort impact, comme les énergies du futur, les biotechnologies, la 5G/6G, l'IA ou les véhicules autonomes.

Missions

• Mettre en place des algorithmes d'optimisation multidisciplinaire pour des problèmes multi-objectifs, à variables mixtes et en tenant compte des incertitudes.
• Valider les méthodes retenues à partir de modèles numériques et de calculs scientifiques.
• Développer des modèles de substitution pour accélérer l'analyse et l'optimisation des systèmes étudiés.
• Comparer des outils d'optimisation, dont GEMSEO et OpenMDAO, et synthétiser les résultats de la veille technologique.
• Programmer et documenter les travaux en Python, C++ ou MATLAB, en lien avec l'équipe.

Profil recherché

• Préparer un diplôme de niveau bac+5, en école d'ingénieurs ou à l'université, avec une spécialisation en mathématiques appliquées, méthodes numériques ou calcul scientifique.
• Aucune expérience professionnelle requise. Une première expérience académique ou en stage en optimisation sous contraintes, modélisation numérique ou analyse du cycle de vie est appréciée.
• Maîtriser les principes de l'optimisation sous contraintes, des modèles de substitution et des méthodes numériques.
• Programmer en orienté objet, en Python, C ou C++. Connaître GEMSEO, OpenMDAO ou MATLAB est un plus.
• Communiquer clairement, synthétiser ses résultats et travailler en équipe. Niveau d'anglais minimum B2.

Bon à savoir

• Parcours de formation certifiant dès l'arrivée, via l'Engineering Academy et les campus digitaux.
• Participation possible à des challenges mondiaux comme Tech4PositiveFutures ou Future of X.
• Entreprise qui se déclare inclusive et handi-accueillante.
• Durée, date de début et gratification non précisées dans l'annonce.