Stage: Chef de Projet Optimisation Robuste des Incertitudes

MBDA; Le Plessis-Robinson; Sur place; EUR 10 000 - 15 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Remboursement partiel de la carte de a

Restaurant d'entreprise

Activités sociales et culturelles du C

Résumé du poste

MBDA France, au sein de la Direction Technique à Le Plessis-Robinson, propose un stage en développement et solutions algorithmiques innovantes.

Vous étudierez des stratégies d’optimisation pour minimiser l’incertitude sur la trajectoire calculée, réaliserez une synthèse bibliographique et un modèle de comparaison, et évaluerez la robustesse des méthodes face à différents types d’incertitude.

Qualifications

• Réaliser une synthèse bibliographique sur les techniques de commandes optimales en présence d’incertitude.
• Mettre en place un modèle pour comparer les techniques retenues.
• Analyser la robustesse des approches face à différents types d’incertitude.
• Évaluer les performances et les comparer à la solution actuelle.
• Explorer les axes d’amélioration possibles.
• Travailler en transversal et proposer des sujets innovants.

Responsabilités

• Effectuer une synthèse bibliographique sur les techniques de commandes optimales en présence d’incertitude.
• Mettre en place un modèle permettant la comparaison des différentes techniques retenues.
• Analyser les techniques retenues en vous intéressant plus particulièrement à la robustesse des différentes approches face à différents types d’incertitude.
• Évaluer leurs performances et les comparer avec la solution actuelle.
• Examiner le bilan d’étude des techniques étudiées ainsi que les axes d’amélioration possibles.

Connaissances

Commandes optimales

Modélisation

Robustesse

Évaluation

Description du poste

MBDA France, au sein de la Direction Technique à Le Plessis-Robinson, propose un stage en développement et solutions algorithmiques innovantes.

Vous étudierez des stratégies d’optimisation pour minimiser l’incertitude sur la trajectoire calculée, réaliserez une synthèse bibliographique et un modèle de comparaison, et évaluerez la robustesse des méthodes face à différents types d’incertitude.