Stage Ingénieur(e) – Modélisation de la résilience des réseaux électriques et ferroviaires (F/H)

Mews Labs est une filiale de

• Mews Partners\
• spécialisée dans la résolution de problèmes complexes issus de l’industrie
• dans les domaines de l’optimisation, de la modélisation, de la simulation physique et de la science des données.

Les réseaux électriques et ferroviaires nécessitent une maintenance priorisée afin de limiter les interruptions de service, en ciblant les points les plus critiques selon la probabilité et la gravité des incidents. Le logiciel BARRACUDA estime déjà la probabilité d’occurrence des événements, mais doit encore intégrer leur impact sur le service, les utilisateurs concernés et la durée de réparation.

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• Mews Partners est un cabinet de conseil en management indépendant de plus de 250 Consultant.e.s. Spécialisé dans la conduite de projets de stratégie opérationnelle auprès de clients phares de l’industrie, le cabinet est en croissance régulière depuis sa création en 1992.

L’objectif du stage est de développer des méthodes afin d'estimer la sensibilité du réseau aux dysfonctionnements de ses différents nœuds, pour optimiser sa maintenance.

Programme de travail :

Revue de littérature sur les analyses de sensibilité et de criticité sur les graphes, et sur les indicateurs de gravité

Formalisation du calcul de gravité (impact sur le service, nombre d’utilisateurs affectés, temps de réparation) selon les recommandations de l’IEEE [1], et couplage probabilité x gravité pour l’estimation du risque

Identification des nœuds et arêtes critiques du réseau (analyse de sensibilité, mesures de centralité, propagation de défaillances)

Implémentation et tests des méthodes envisagées dans le logiciel BARRACUDA

Analyse de la méthode et de son domaine d’application.

Compétences mises en jeu :

Théorie des graphes et analyse de sensibilité

Processus stochastiques et évaluation de la fiabilité

Programmation scientifique (Python, bibliothèques de calcul sur graphes : NetworkX...)

Analyse de données et validation sur cas industriels

Notre futur talent :

Prépare une dernière année de Master ou d’École d’ingénieurs (Bac +5) en mathématiques appliquées, probabilités et statistiques ou domaine connexe

A des solides compétences en programmation (Python, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow)

A des connaissances des processus stochastiques et de l'analyse de sensibilité

Sait travailler de manière autonome et proposer des solutions innovantes

Modalités du stage

Le stage se déroulera sur une durée de 6 mois dans les locaux de Mews Labs à Cachan (94230).

Possibilité de valorisation des résultats (rapport technique, démonstrateur logiciel, communication scientifique).

Ce stage pourra être suivi d’une proposition d’embauche au sein de Mews Labs.

Si vous êtes prêt.e à relever des défis stimulants et à développer vos compétences au sein d’une équipe de passionnés, nous vous attendons avec impatience !

Rejoindre Mews Labs c’est :

Contribuer à des projets de R&D et d’innovation à forte valeur ajoutée, au croisement des enjeux scientifiques, technologiques et industriels.

Travailler sur des sujets techniques de pointe, au sein d’équipes expertes et pluridisciplinaires,

Evoluer dans un environnement reconnu pour sa bienveillance (certifié Platinum par ChooseMyCompany, le plus haut niveau de reconnaissance attribué par le label)

S’investir activement dans la vie interne et le développement du cabinet - notamment atour de nos engagements RSE (Diversité & Inclusion, Handicap, Mécénat de compétences, Solidarité, Achats responsables, etc),

Partager ensemble des moments forts, grâce à des sorties et activités fréquentes.

Mews Partners s’engage pour la diversité et l’inclusion. Toutes nos offres d’emploi sont ainsi également ouvertes aux travailleurs en situation de handicap.

Le processus de recrutement se décline en 2 entretiens et un test d’anglais par téléphone (10-15 minutes).

Entretien 1 : RH

Entretien 2 : Directeur technique

Type de contrat : Stage (6 à 6 mois) Lieu : Paris, Cachan Niveau d'études : Bac +5 / Master Télétravail ponctuel autorisé