Ingénieur r&d en modélisation des systèmes complexes h/f

VeoNumTu en a déjà entendu parler ? un peu, beaucoup, pas encore suffisamment ?

Peu importe ta réponse à la question, je te laisse poursuivre ta lecture et t'immerger dans l'environnement Human First, valeur fondamentale de l'entreprise.

VeoNum, entreprise rennaise, regroupe aujourd'hui 40 consultants dont plusieurs dotés d'un doctorat. Elle est le fruit de l'engagement de ses trois fondateurs dont les valeurs sont basées sur la bienveillance, le partage, le bien-être et l'expertise technique.

L'entreprise à taille humaine s'inscrit dans une logique de proximité en faisant preuve de convivialité et de bon sens au quotidien.

Le « Human first », notre ADN, qu'en est-il exactement ?

C'est le choix du projet sur lequel tu vas travailler, sans aucune mobilité !

C'est une formation sur mesure et adaptée à ton expertise,

C'est une bonne mutuelle, des tickets restaurant, des RTTs

C'est une participation aux événements régionaux (DevFest, Agile Tour) où tu vas pouvoir te nourrir d'informations sur ton métier

C'est une vraie Team où on sait aussi de temps en temps laisser le travail de côté ! (Soirées, escape game, barbecue, karting)

L'activité de l'entreprise quant à elle s'oriente sur plusieurs axes autour desquels tu pourras évoluer, et ainsi rapidement monter en compétences entre deux projets :

La veille technologique sur les nouveaux Frameworks

Des projets réalisés pour des clients internationaux,


Contexte

Dans le cadre d'un projet de recherche avancée, vous interviendrez au sein d'une équipe spécialisée dans la modélisation et la supervision de systèmes complexes (réseaux de communication, énergie, transport, systèmes multi-agents).

L'objectif est de concevoir un framework mathématique robuste et un simulateur logiciel permettant d'analyser les performances de systèmes à grande échelle.

Missions

Mission structurée en 3 phases :

1. Analyse de l'état de l'art

- Étude des méthodes de modélisation des systèmes complexes
- Analyse des approches (probabilités, graphes, etc.)
- Définition d'un framework mathématique pertinent

2. Développement d'un simulateur

- Implémentation du framework (Python ou Matlab)
- Simulation de scénarios (contraintes, performances, dimensionnement)
- Analyse des métriques globales et locales

3. Amélioration du simulateur

- Extension à d'autres types de systèmes
- Renforcement de la robustesse et de la flexibilité
- Formalisation d'un cahier des charges amélioré