Le 21/11/2023 par Marion :

CONTEXTE
Maitriser sa Supply-Chain est un enjeu majeur pour Saint-Gobain. Dans ce contexte, de nombreux modèles d?optimisation cherchent à la rendre plus efficiente lors des différentes étapes du processus de fabrication et de distribution.
Néanmoins, ces modèles s?appuient sur des données en partie incertaines. Pour tirer le meilleur parti de ces données, utiliser des modèles robustes ou optimaux face à de telles incertitudes est  un gage d?utilité et de performance pour notre Supply-Chain.
Le cas d?usage pour ce stage est le suivant : l?optimisation stochastique et/ou robuste de squelettes de tournées de véhicules (distribution de produits neufs) pour une des BU de Saint-Gobain, sous incertitude de la demande des clients et avec logistique inverse.

OBJECTIFS DU STAGE
Vous serez en charge de toutes les phases de développement du projet. Sous la responsabilité d?un.e ingénieur.e en mathématiques appliquées, le/la stagiaire devra :
     - Modéliser un des problèmes ci-dessus sous forme robuste ou stochastique
     - Implémenter un algorithme de résolution de cette modélisation
     - Evaluer la solution proposée sur différents scénarios en comparaison avec la situation actuelle

PROFIL SOUHAITE
Vous êtes en 3eme année d?école d?ingénieur ou Master 2 (mathématiques et informatique) avec de solides connaissances en optimisation combinatoire et développement informatique ;
- Vous êtes motivé(e), curieux(se), rigoureux(se), enthousiaste avec un goût pour l?expérimentation et l?autonomie ;
- Des connaissances en statistiques et logiciels d?optimisation seraient un plus ;
- Des connaissances / un projet réalisé sur l?optimisation des tournées de véhicule seraient un plus.

DUREE
6 mois, poursuite en thèse possible.

LIEU
Saint Gobain Research Paris
39 quai Lucien Lefranc,
93303 Aubervilliers Cedex.

CONTACT
Amaury Civrac, Chef de Projet R&D
amaury.civrac@saint-gobain.com