About the role
Votre rôle est d’effectuer un travail de thèse sur la « Modélisation mathématique et optimisation des déploiements des architectures Cloud-RAN »
- Contexte global et problématique du sujet
Dans les années à venir, le RAN (Radio Access Network) sera amené à évoluer vers des solutions cloudifiées amenant avec elles plus de programmabilité, d’automatisation, et d’intelligence, en ligne avec le plan stratégique d’Orange « Lead the future ».
La cloudification du RAN permet notamment aux stations de base du RAN d’évoluer d’un hardware propriétaire vers un hardware générique de type GPP (General Purpose Processor). Les fonctions logiques du RAN peuvent ainsi être portées sous forme de micro-services sur des infrastructures cloud virtualisées et centralisées, permettant réduction des couts, mutualisation des ressources, et meilleure efficacité énergétique. Pour une topologie de RAN centralisée optimale, diverses exigences sont à prendre en compte telles que capacité, latence, fiabilité ou encore empreinte carbone.
- Objectif scientifique – résultats et verrous à lever :
L’objectif de la thèse est de concevoir un outillage mathématique et algorithmique pour l’optimisation des déploiements des architectures Cloud RAN.
Les principaux résultats attendus sont :
- La proposition de modèles mathématiques capturant les spécificités des architectures Cloud RAN selon les contextes régionaux (Europe et MEA), ainsi que les différents critères d’évaluation (coûts, empreinte carbone, consommation énergétique) d’une stratégie de déploiement. Un des aspects clés sera la généricité et l’évolutivité des modèles afin de s’adapter aux différents contextes des filiales.
- L’analyse théorique des modèles mathématiques développés (les approches envisagées coupleront des modèles de graphes et de programmation mathématique).
- La caractérisation des problèmes d’optimisation posés, ainsi que le développement d’algorithmes efficaces (exacts et/ou approchés) pour la résolution de ces problèmes sur des instances réelles de grande tailles (e.g Orange France possède environ 20000 sites radio).
- L’intégration des algorithmes les plus efficaces dans un prototype de démonstration pour les entités réseau des filiales.
about you
- Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste
- Compétences en mathématiques appliquées, notamment dans les domaines de l’optimisation & recherche opérationnelle (théorie des graphes, programmation mathématique, optimisation sous incertitudes) et de l’IA.
- Connaissance des bibliothèques classiques de Recherche Opérationnelle (maitrise des solveurs notamment) et d’Intelligence Artificielle.
- Maitrise de langages de programmation de type Python, Julia, C++.
- Connaissance des bonnes pratiques de Génie Logiciel (gestion de versions, tests unitaires, …).
- Des compétences en architecture de réseau mobiles (4G, 5G NSA, 5G SA) et dans le domaine de la virtualisation cloud et IT représentent un plus.
- Rigueur méthodologique et fortes capacités d'analyse et de synthèse.
- Curiosité, autonomie et prise d’initiative.
- Une bonne maîtrise de l'anglais (écrite et orale) est nécessaire.
- Formation demandée (master, diplôme d’ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique …)
- Diplôme d’ingénieur ou Master de recherche en mathématiques appliquées et informatique décisionnelle.
- Expériences souhaitées (stages, …)
- Une expérience de stage dans le domaine de l’optimisation mathématique et aide à la décision.
- Une expérience du milieu de la recherche (en laboratoire académique ou entité Recherche et développement).
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