Offre d'emploi STAGE - Ingénieur de recherche : Optimisation et IA agentique (F/H)

Ce stage est proposé par l’organisation Recherche de Dassault Systèmes, dont la mission est de développer et d’évaluer l’applicabilité de nouvelles technologies innovantes, notamment sur des prototypes, afin de maintenir un haut niveau de compétences dans tous les domaines techniques stratégiques. L’objectif général est de construire une chaîne générique dans laquelle des agents LLM prennent en charge l’extraction et la normalisation des contraintes et objectifs à partir de spécifications textuelles, puis génèrent et valident un modèle d’optimisation, qu’il soit exact ou méta-heuristique, avant d’orchestrer des solveurs combinatoires et multi-objectifs afin de produire un front de Pareto explicable. Les questions de recherche portent sur : Jusqu’où un LLM peut-il fiabiliser la formulation (détection d’ambiguïtés, garde-fous d’infaisabilité, tests unitaires) ?Quels gains des heuristiques guidées LLM (initialisation, réparation, choix de voisinages) par rapport à un solveur seul ?Quelles métriques (hypervolume, IGD, violations de contraintes, temps) discriminent le mieux les approches ? Vos missions Vous contribuerez au développement de cette chaîne LLM ↔ optimisation multi-objectifs, visant à produire des solutions Pareto explicables et reproductibles.

L’objectif est de comparer différentes méthodes et d’évaluer leur performance sur des scénarios synthétiques, en mesurant qualité, conformité, performance et traçabilité. Vos principales activités seront : Développer Spec-Parser (LLM) : extraction de paramètres et contraintes depuis du texte standardisé avec contrôles sémantiquesConcevoir Model-Builder : génération automatique de modèles Pyomo/OR-Tools et tests unitaires auto-générésImplémenter Solver-Hub : orchestration de solveurs exacts et algorithmes multi-objectifsDévelopper Heuristic-Repair (LLM) : propositions de mouvements et voisinages commentés et validés par le solveurMettre en place Explainer : synthèse des compromis, justification des choix et audit des contraintesConcevoir des jeux d’expériences agnostiques au domaine et produire un dashboard ParetoLivrer la bibliothèque Python modulaire et un rapport méthodologique détaillant protocoles et ablations Vos Qualifications Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d’ingénieur ou Université, avec une spécialisation en Informatique, IA ou Recherche Opérationnelle, vous vous passionnez pour la recherche et le prototypage. Vous vous intéressez à la modélisation, à l’interface LLM ↔ optimisation et LLM ↔ heuristiques, ainsi qu’à la rigueur expérimentale pour la reproductibilité et l’évaluation méthodique. Vous disposez de solides compétences techniques en : Python et LLM (tool-use, orchestration)Bases en optimisation combinatoire et/ou multi-objectifRigueur expérimentale : structuration d’expériences, tests, CIPyomo, OR-Tools, méta-heuristiques (facultatif)Vous savez analyser un problème complexe, structurer vos expérimentations et présenter vos résultats de manière claire et pédagogique. Vous êtes à l'aise en anglais, à l'oral comme à l'écrit. Nous rejoindre c'est aussi Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l’innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans Principaux avantages et bénéfices : Environnement multiculturelCadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santéEngagement en faveur de la diversité et de l’inclusionPolitique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc Inclusion statement As a game-changer in sustainable technology and innovation, Dassault Systèmes is striving to build more inclusive and diverse teams across the globe.

We believe that our people are our number one asset and we want all employees to feel empowered to bring their whole selves to work every day.

It is our goal that our people feel a sense of pride and a passion for belonging.

As a company leading change, it’s our responsibility to foster opportunities for all people to participate in a harmonized Workforce of the Future.