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MC03 - Optimisation intelligente de l'affectation des missions de transport interne dans un entrepôt logistique à l'aide de l'Intelligence Artificielle et du Reinforcement Learning

Operations ResearchReinforcement LearningMachine Learning (Isolation Forest, Autoencoders)

Publié il y a 8 jours

Stage
⏱️4-6 mois
💼Présentiel
📅Expire dans 4 jours
Cohérence LinkedIn / CV vérifiée.

Description du poste

  • Analyser les flux de déplacement internes dans un entrepôt et les contraintes opérationnelles (zones, types de palettes, disponibilité des caristes, priorités).
  • Modéliser le problème d'affectation de mission comme un problème d'optimisation dynamique multi-agent.
  • Développer un moteur d'attribution basé sur des algorithmes d'IA classiques (heuristiques, clustering, optimisation combinatoire) et un modèle de reinforcement learning (Deep Q-Learning ou Policy Gradient).
  • Simuler et évaluer les performances du modèle sur données réelles ou simulées (taux de trajets à vide, productivité, équilibre des charges).
  • Déployer un prototype avec interface de visualisation (dashboard).
  • Profil: 1 Engineer.
  • Frameworks / technologies: Python, Pandas, NumPy, Kubeflow; ML (scikit-learn, XGBoost, TensorFlow), Streamlit / Power BI / Superset, Docker / Kubernetes.

Postuler par email: pfe@wevioo.com

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