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Stage ingénieur data science - ia - optimisation 2d h/f

Sélestat
Stage
Schmidt
Publiée le 15 mars
Description de l'offre

Schmidt Groupe, leader de l'aménagement sur-mesure de l'habitat, conçoit, fabrique et commercialise des espaces de vie et de travail inspirants et durables. Entreprise familiale alsacienne fondée en 1934, elle réunit les marques Schmidt, Cuisinella, ID Pro et Cubro autour d'une même mission : mieux habiter le monde. Premier fabricant français, le Groupe est certifié B Corp depuis 2023, preuve de son engagement pour un impact positif alliant leadership, robustesse et durabilité.

Schmidt Groupe réunit 1 900 collaborateurs en France et dans ses filiales espagnole, anglaise et allemande. L'entreprise s'appuie sur un réseau de partenaires-concessionnaires comptant 920 magasins dans 22 pays, fédérant plus de 8 000 personnes pour un chiffre d'affaires distribution de 1,7 milliard d'euros.

L'objectif du stage est de concevoir et d'implémenter un algorithme d'imbrication de pièces 2D permettant d'optimiser l'utilisation des matières et l'efficacité des opérations de découpe. Ce projet s'inscrit dans une démarche d'innovation industrielle combinant modélisation mathématique, IA et compréhension des contraintes de fabrication.

Au sein de l'équipe et accompagné par votre tuteur, vous interviendrez sur les missions suivantes :

- Analyser le besoin industriel et comprendre le processus de fabrication afin d'identifier les contraintes techniques à intégrer dans l'algorithme.
- Concevoir un algorithme d'optimisation 2D basé sur des approches de Data Science et d'IA (ex. MILP, heuristiques).
- Développer une solution capable d'optimiser l'imbrication de pièces en prenant en compte :
- les dimensions des pièces,
- leur orientation,
- les contraintes mécaniques (épaisseur de lame, coupe de propreté),
- la priorisation des pièces selon leur urgence dans le processus de production.
- Intégrer la gestion de pièces obligatoires et facultatives afin d'optimiser les séquences de découpe et la consommation matière.
- Tester et améliorer l'algorithme à partir de jeux de données représentatifs de la production.
- Documenter les résultats obtenus et présenter les conclusions du projet aux équipes métiers, notamment lors de réunions avec la Direction des Opérations

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