GRETTIA – OPTIMULTI – recrut Post-Doc – Projet I-SITE guichet unique
A propos de nous
L'Université Gustave Eiffel, modèle innovant d’université rassemblant le triptyque université, écoles et organisme de recherche, dispose de plusieurs campus de formation et de recherche implantés sur le territoire national.
L’établissement compte plus de 15000 étudiants et plus de 3000 personnels enseignant (e)s-chercheur(e)s, chercheur(e)s et personnels d’appui au sein de 33 laboratoires, 15 composantes de formation ainsi qu’au sein de services support et de soutien.
L’université œuvre dans de nombreux domaines de recherche et représente à elle seule un quart de la recherche française sur les villes de demain. Elle regroupe des compétences pluridisciplinaires pour conduire des recherches de qualité au service de la société, proposer des formations adaptées au monde socio-économique et accompagner les politiques publiques.
L’Université Gustave Eiffel est également la première université française en apprentissage et forme jeunes, salariés, ou citoyens à tous les niveaux ; apporte des éclairages scientifiques à l’ensemble de la société et vise à contribuer in fine à l’élévation du niveau de qualification de tous.
Visionner le film de présentation : https://www.youtube.com/watch?v=8uVHEAaj75A
Mission proposée
Le/la postdoctorant(e) contribuera aux activités suivantes :
• Formaliser les problèmes de décision en contexte multiplateforme.
• Modéliser le multihoming des conducteurs et différentes configurations multi-fournisseurs
• Étendre le cadre à l’intégration passagers + colis
• Développer des méthodes OR et des algorithmes scalables : formulations MILP/flots, modèles dynamiques/online, heuristiques/metaheuristiques, décomposition/approximation.
• Intégrer des composantes prédictives dans la décision opérationnelle.
• Développer des approches d’apprentissage adaptatif (RL/ADP) et éventuellement des schémas hybrides OR + RL/CP.
• Concevoir et mener des campagnes expérimentales et analyser des métriques multi-critères : performance système, résultats plateformes, revenus conducteurs, équité et soutenabilité.
• Produire des publications et communications scientifiques, contribuer aux rapports et à la valorisation du projet.
Le profil idéal
Le/la candidat(e) recruté(e) mènera des travaux de recherche originaux au croisement de l’optimisation, de l’apprentissage (ML/RL) et des systèmes de mobilité, avec une forte exigence de reproductibilité et de diffusion scientifique.
• Doctorat (obtenu ou en cours, soutenance avant le 1er septembre) en recherche opérationnelle, informatique, mathématiques appliquées, génie industriel, transport ou domaine proche.
• Expertise solide en optimisation/algorithmes à grande échelle (MILP, flots, heuristiques, décomposition, optimisation dynamique/online) et/ou en apprentissage par renforcement pour la décision séquentielle.
• Très bonnes compétences en programmation (p. ex. C++ ) et capacité à construire des pipelines expérimentaux reproductibles.
• Capacité à conduire une recherche autonome et à rédiger des articles scientifiques en anglais.
• Atouts : mobilité/logistique (ride-sourcing/ride-sharing, gestion de flotte, livraison du dernier kilomètre), simulation multi-agents, jeux/incitations, conception de mécanismes, métriques d’équité.