Contexte du recrutement et définition de poste

QOIA est un éditeur logiciels spécialisé dans la gestion des temps et des activités des ressources humaines. Aujourd’hui, les générations Y et Z, représentent 50% de la population active. Les technologies digitales les ont habitués à une flexibilité inédite qui impacte leurs comportements et modes de consommation des produits logiciels. Ceci pousse donc les entreprises à mieux les comprendre, à adopter un management plus souple et à penser la transformation digitale afin de satisfaire leur appétence pour les nouvelles technologies.

Nous recherchons un(e) stagiaire(e) pour une durée de 4 à 6 mois à partir de mars 2025 pour rejoindre l’aventure QOIA. Ce stage sera également encadré par le laboratoire DAVID de l’Université de Versailles Saint-Quentin en Yvelines.

Votre sujet de stage sera : le développement d’un système de planification coopérative basé sur l’apprentissage automatique pour la satisfaction des préférences des collaborateurs.

Objectifs du projet de stage

Les Millennials attachent une importance particulière au bien-être au travail. Il est donc très important d'apprendre et de prendre en compte des préférences des collaborateurs dans l'élaboration des plannings (préférences sur des après-midi libres, jours de repos, etc). Dans (Bruecker, Bergh, Beliën, & Demeulemeester, 2015)1, ~28 différentes catégories de techniques de résolution sont identifiées pour la résolution de ces problèmes, on cite l’IA avec la programmation par contraintes, la recherche locale, la recherche taboue, les algorithmes génétiques etc. La planification collaborative est un concept permettant de donner plus de contrôle du collaborateur sur le planning (L. Bailyn, 2007)2. Cependant, les études existantes sur les avantages de l’automatisation de la planification collaborative restent théoriques (A. Uhde, 2020)3, indiquant la nécessité d’une approche plus contextualisée et une recherche plus avancée sur le sujet.

L'objectif de ce stage est d'étudier l'impact de cette nouvelle génération sur les solutions d'optimisation de planning existantes. En plus des contraintes légales et organisationnelles, les contraintes sociales et leur niveau de satisfaction doit être satisfait au mieux. Étant collaboratifs par défaut et s'épanouissant dans des hiérarchies plates, il semble naturel que les prochaines générations de solution de planification pour les Millennials doivent impliqués les collaborateurs dans la construction du planning et par conséquent dans la gestion du temps de travail.

A travers ce stage nous allons exploiter l'historique des planifications et les préférences formulées par chaque collaborateur pour générer de nouvelles contraintes.

Pour ce faire, nous comptons exploiter les outils du Deep Learning, combinés aux méthodes d'optimisation existantes dans nos produits pour proposer des plannings qui se rapprochent le plus des préférences et garantissent des critères égalitaristes. Ainsi, le collaborateur, peut à tout moment modifier ses préférences et exprimer son niveau de satisfaction vis-à-vis du planning qui lui est proposé.

Les étapes principales du stage sont :

1. Faire un état de l'art des solutions à base d’apprentissage automatique et particulièrement de Deep Learning pouvant être utilisées pour guider l'optimisation à fournir un bon compromis.
2. Prise en main des outils de l’entreprise et préparation des données.
3. Mettre en œuvre un prototype du système d'optimisation coopérative
4. Réaliser les tests nécessaires pour valider la solution

Profil recherché

Prochainement diplômé(e) d’un Master 2 Recherche ou en fin de cycle d'ingénieur informatique.

Vous avez des connaissances en Machine Learning, Informatique, Optimisation combinatoire. Vous avez acquis des compétences en développement et en POO (C#, Python, C, etc).

Votre motivation, vos capacités de force de proposition, de créativité seront essentielles à la réussite de ce stage. Ce stage peut évoluer sur une thèse CIFRE en fonction des résultats.

Vous êtes à la recherche d’un environnement professionnel challengeant où vous valoriserez pleinement votre savoir-faire ?

Alors rejoignez-nous !