Ingénieur chercheur simulation dynamique et data science

Job details
Job Type
Permanent





Full Job Description

Cosmo Tech est un éditeur lyonnais de logiciels de jumeaux numériques simulables. Notre plateforme de simulation à 360° est utilisée par des organisations complexes, comme les chaînes de production ou les réseaux de distribution. Elle permet de résoudre les problèmes industriels les plus complexes et guide la prise de décision des entreprises.

Notre puissante plateforme de simulation pour la prédiction et la prescription basées sur les données, permet d’exécuter un nombre illimité de scénarios pour trouver des plans stratégiques ou opérationnels qui concilient les différents enjeux de nos clients (coûts, résilience, efficacité ou développement durable).

Résolument pionniers, nous sommes 70 cosmonautes engagés, enthousiastes et solidaires autour de notre projet de développement.

Site web :http://cosmotech.com



Poste et missions
L'équipe :

L'équipe Cosmo Next est responsable des méthodologies de modélisation, simulation et optimisation et de la pertinence scientifique des réalisations de Cosmo Tech (produits, projets, études), des programmes de recherche (court et moyen terme) ainsi que de la modélisation pour les nouveaux cas d’usage client. L'équipe interagit aussi avec les équipes de ventes et avant-ventes pour traduire les nouveaux besoins clients en modèles fondés sur la technologie et le langage de modélisation des systèmes complexes développés au sein de l'entreprise ainsi qu’avec l’équipe “produit” pour le transfert des simulateurs réalisés au sein de l’équipe.

Mission principale :

Au sein de l'équipe Cosmo Next, sous la responsabilité du directeur scientifique, vous apportez votre expertise et votre savoir faire en simulation dynamique et data science (positionnement/analyse du problème, analyse de données, recherche opérationnelle, simulations, apprentissage automatique) dans le cadre de projets clients ou de développements internes.

Vous contribuez à la réalisation et aux évolutions de simulateurs à l’aide de notre plateforme de modélisation, à leur calibration/validation et au développement de scripts d’analyse (propagation d’incertitudes, analyse de sensibilités, optimisation, etc.) permettant de résoudre des problèmes opérationnels.

Vous êtes en charge de penser et expérimenter les synergies entre machine learning et modèles mécanistes (systèmes dynamiques, multi-agents, etc.), par exemple : analyse des données d’entrée des simulateurs, des indicateurs de sorties, création de modèles “hybrides” (simulation dynamique + machine learning), “surrogate-based optimization”, apprentissage par renforcement, reconstruction de modèles, optimisation robuste, etc.

Exemples de cas d’application : optimisation de chaînes logistiques, manufacturing, optimisation de politiques de maintenance, résilience de réseaux, énergie/utilities.

Responsabilités :
- Contribuer activement aux projets de recherche internes avec nos partenaires privés et publics dans le domaine (déplacements ponctuels possibles, France et Europe)
- Etre un référent au sein de l’entreprise sur le domaine data science en général (notamment analyses statistiques, calibration/inférence et machine learning) et conseiller les équipes de modélisation sur ces aspects
- Suivre, évaluer et mettre en oeuvre des avancées du domaine
- En fonction des besoins identifiés, vous êtes responsable d'études courtes (de quelques semaines à quelques mois) ayant pour objet d'arbitrer entre différents choix de modélisation, d’apporter des améliorations aux modèles développés, de dé-risquer un projet ou encore d’apporter de nouvelles méthodes dans un objectif d’application pratique et rapide
- Participer aux développements de projets clients et produits (création de nouveaux simulateurs, calibration, validation, analyses)
- Vous pourrez aussi participer aux présentations des résultats devant les clients et aux ateliers de clarification de leur problématique

Mobilité géographique :Nationale

Prise de fonction :01/12/2021



Profil
Profil recherché :
- Formation : ingénieur généraliste, master ou doctorat en mathématiques appliquées, recherche opérationnelle, science des données, physique, ...
- Data science : connaissances générales (théorie et application) en analyse de données, statistiques, apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, par renforcement, …), simulation Monte Carlo, etc.
- Simulation et recherche opérationnelle : méthodes et concepts de simulation des systèmes complexes (modélisation agents, événements discrets, systèmes dynamiques), optimisation
- Maîtrise de langages de programmation ou de scripting (préférentiellement Python et C++)
- Capacité d’apprentissage rapide, capacité à analyser et mettre en oeuvre des techniques issues de la littérature scientifique
- Grande autonomie et prise de recul, rigueur, volonté d’être force de propositions et de prendre des initiatives
- Très bonne capacité de communication orale et écrite (en anglais notamment)

Informations pratiques :
- Cosmo Tech est basé à Lyon
- Télétravail jusqu’à 3 jours par semaine possible
- Transports en commun à proximité, parking vélo protégé, parking voitures