Rejoindre Artelys, c’est avant tout intégrer un environnement stimulant, composé d’expert(e)s passionné(e)s et se donner l’opportunité de prendre part à des projets traitant de problématiques variées et complexes répondant notamment aux grands enjeux de notre époque.
Nous développons des cœurs de calculs de pointe couvrant à la fois des applications moyen/long terme, avec l’optimisation de systèmes énergétiques à l’échelle nationale ou continentale, et le court terme opérationnel, en concevant des algorithmes performants pour le clearing des marchés et la gestion des réseaux électriques. Artelys est également l’éditeur d’Artelys Knitro, l’un des solveurs d’optimisation non-linéaire les plus performants au monde, utilisé par des centaines d’entreprises, universités et laboratoires de recherche.
Le cœur de calcul de la suite logicielle Artelys Crystal intègre déjà une méthode Monte-Carlo utilisée dans différents contextes, notamment l’adequacy assessment pour l’évaluation de la sécurité d’approvisionnement énergétique. Ces approches probabilistes permettent de mieux prendre en compte l’incertitude inhérente aux systèmes énergétiques (aléas de production renouvelable, disponibilité des moyens de production, fluctuations de la demande, etc.).
Artelys souhaite aujourd’hui perfectionner cette méthode Monte-Carlo, afin d’améliorer sa robustesse, ses performances numériques et sa capacité à être appliquée à un large éventail de cas d’usage énergétiques. Le stage portera ainsi à la fois sur des aspects méthodologiques (optimisation, techniques de réduction de la variance, amélioration de la convergence, etc.) et sur des aspects applicatifs, en adaptant et en testant la méthode sur divers cas d’usages (variation de la demande, pannes, etc.).
Il est attendu que le/la stagiaire réalise les tâches suivantes :
Revue de la littérature sur les approches Monte-Carlo appliquées à l’énergie et les techniques d’optimisation associées.
Implémentation et amélioration des méthodes de simulation (optimisation, réduction de la variance, sampling, parallélisation, etc.).
Développement de benchmarks et tests sur des cas concrets (adequacy assessment, aléas climatiques, opérations sur le réseau).
Analyse comparative des performances et proposition d’améliorations algorithmiques.
Participation à la conception de solutions intégrées dans le moteur de calcul, avec une forte exigence d’efficacité numérique.
Tests et validation des implémentations sur des environnements de calcul parallèle mis à disposition par l’équipe.
En cursus ingénieur ou master en informatique, mathématiques appliquées ou énergie, vous êtes curieux(se) et désireux(se) d’approfondir vos compétences en optimisation, simulation stochastique et énergie. Rigoureux(se) et passionné(e), vous faites preuve d’initiative et d’imagination, et possédez déjà une bonne aisance en programmation.
Compétences requises :
Méthodes numériques d’optimisation : programmation linéaire, solveurs MIP
Recherche opérationnelle
Programmation : Python / C++
Compétences appréciées :
Méthodes Monte-Carlo et méthodes numériques associées
Méthodologies de benchmarking et de High Performance Computing
Connaissances en systèmes énergétiques (production, réseaux, marchés)
Vous serez amené(e) à collaborer avec les équipes techniques et fonctionnelles, dans un environnement international. De bonnes qualités de communication et une maîtrise de l’anglais seront donc aussi utiles.
Conditions de travail :
Stage de 6 mois de fin d'étude ;
Horaires de travail flexibles ;
Des bureaux situés dans le 9ème arrondissement.
Processus de recrutement
Etape 1 : un premier échange RH de 30 minutes pour comprendre votre parcours et vos motivations.
Etape 2 : un second échange en visioconférence avec deux interlocuteurs, ainsi qu’un rapide échange de 15 minutes avec le Directeur Général d’Artelys (1 heure en binôme + 15 minutes).
Etape 3 : si vos entretiens ont été concluants, nous vous inviterons à vous rendre dans nos locaux, afin de vous faire une offre en présentiel et vous présenter l’environnement de travail.
Artelys s'engage à garantir un processus de recrutement inclusif à compétences égales. Toutes les candidatures seront étudiées de manière éthique et équitable.