Présentation

Informations complémentaires

Ce parcours est aussi intéressant pour des étudiants ayant un diplôme d’ingénieur généraliste (ex : écoles centrales) et souhaitant acquérir une compétence complémentaire en optimisation. Il accueille aussi des étudiants des 1re années de master Informatique et Mathématiques et applications et des étudiants en dernière année de Grenoble INP ou de Polytech. Ces derniers peuvent faire ce parcours à la place de leur dernière année.

Dimension internationale :

Etudier à l’international en échange

Dans le cadre de cette formation, vous avez la possibilité de partir étudier durant un semestre ou une année dans un établissement partenaire de l’UGA à l’international.

Le correspondant relations internationales de votre composante pourra vous renseigner.

Plus d’informations sur : https://international.univ-grenoble-alpes.fr/partir-a-l-international/partir-etudier-a-l-etranger-dans-le-cadre-d-un-programme-d-echanges/

Possibilité de faire un double diplôme avec l'Université de Swansea.

Partenariats:

Établissement(s) co-accrédité(s)

• Institut Polytechnique de Grenoble

Autres(s) structure(s) partenaire(s)

• Multidisciplinary Institute in Artificial intelligence

Programme

Programme en cours de construction - en attente de vote CFVU

Master 2e année parcours classique

• Semestre 9
  • -UE Combinatorial optimization and graph theory 6 crédits ECTS
  • -UE Advanced models and methods in operations research 6 crédits ECTS
  • -UE Optimization under uncertainty 6 crédits ECTS

  4 option(s) au choix parmi 9

  • -UE Constraint Programming, applications in scheduling 3 crédits ECTS
  • -UE Advanced mathematical programming methods 3 crédits ECTS
  • -UE Advanced parallel system 6 crédits ECTS
  • -UE Fundamentals of Data Processing and Distributed Knowledge 6 crédits ECTS
  • -UE Scientific methodology regulatory and ethical data usage 6 crédits ECTS
  • -UE From Basic Machine Learning models to Advanced Kernel Learning 6 crédits ECTS
  • -UE Mathematical Foundations of Machine Learning 6 crédits ECTS
  • -UE Learning, Probabilities and Causality 6 crédits ECTS
  • -UE Statistical learning: from parametric to nonparametric models 6 crédits ECTS
  • -UE Graph and discrete structures 3 crédits ECTS
  • -UE Advanced heuristic and approximation algorithms 3 crédits ECTS
  • -UE Academic and industrial challenges 3 crédits ECTS
  • -UE Transport Logistics and Operations Research 6 crédits ECTS
  • -UE SAT/SMT Solving 3 crédits ECTS
  • -UE Multi-agent systems 3 crédits ECTS
  • -UE Large-scale data management and distributed systems 6 crédits ECTS
  • -UE Cryptographic engineering, protocols and security models, data privacy, coding and applications 6 crédits ECTS
  • -UE Efficient methods in optimization 6 crédits ECTS
• Semestre 10
  • -UE Stage 30 crédits ECTS

Master 2e année parcours Graduate School

• Semestre 9
  • -UE GS_MSTIC_Ethique de la recherche 6 crédits ECTS
  • -UE Combinatorial optimization and graph theory 6 crédits ECTS
  • -UE Advanced models and methods in operations research 6 crédits ECTS
  • -UE Optimization under uncertainty 6 crédits ECTS
  • -UE Constraint Programming, applications in scheduling 3 crédits ECTS
  • -UE Advanced mathematical programming methods 3 crédits ECTS
  • -UE Graph and discrete structures 3 crédits ECTS
  • -UE Advanced heuristic and approximation algorithms 3 crédits ECTS
  • -UE Academic and industrial challenges 3 crédits ECTS
  • -UE Transport Logistics and Operations Research 6 crédits ECTS
• Semestre 10
  • -UE Stage 30 crédits ECTS

Stages, projets et missions

Un stage ou projet de recherche de 5 à 7 mois est effectué au deuxième semestre. Il peut se faire en laboratoire de recherche mais aussi dans un service R&D en entreprise. Dans ce cas, un enseignant-chercheur de la formation s’assure de la qualité de la formation à la recherche dispensée. Ce projet de recherche permet une bonne immersion dans le monde de la recherche, la découverte du métier de la recherche et les premiers contacts pour une poursuite éventuelle en thèse ou pour une intégration dans un service R&D.

Admission

Condition d'accès

La deuxième année est accessible sur dossier (et / ou entretien) aux candidats ayant validé la 1re année d'un parcours compatible ou bien via une validation d'études ou d'acquis selon les conditions déterminées par l’université ou la formation. 

Public formation continue : Vous relevez de la formation continue :

• si vous reprenez vos études après 2 ans d'interruption d'études
• ou si vous suiviez une formation sous le régime formation continue l’une des 2 années précédentes
• ou si vous êtes salarié, demandeur d'emploi, travailleur indépendant

Si vous n'avez pas le diplôme requis pour intégrer la formation, vous pouvez entreprendre une démarche de validation des acquis personnels et professionnels (VAPP)

Pour plus d'informations, consultez la page web de la Direction de la formation continue et de l’apprentissage

Candidature

Vous souhaitez candidater et vous inscrire ? Sachez que la procédure diffère selon le diplôme envisagé, le diplôme obtenu, ou le lieu de résidence pour les étudiants étrangers.

Connaître la procédure qui me concerne et candidater

Et après ?

Poursuite d'études

Ce parcours permet une poursuite en thèse. Son fort encrage industriel permet en particulier aux étudiants de trouver dans de très bonnes conditions des thèses industrielles (Cifre, contrat…)

Secteurs d'activité

• Ingénieur consultant recherche opérationnelle
• Ingénieur technico-commercial en logistique
• Ingénieur développement en optimisation
• Enseignant/chercheur en recherche opérationnelle et combinatoire

Métiers visés

Les étudiants sortant de ce parcours ont vocation à, en fonction de leurs préférences :
- S’orienter vers les métiers de la recherche (thèse académique ou industrielle)
- Intégrer, en tant qu’ingénieur spécialiste, des grands services de R&D en optimisation (SNCF, IBM, Air France, Amadeus etc)
- Intégrer des cabinets de conseil en optimisation (Eurodécision, Artelys etc)

Ils pourront aussi intégrer des entreprises moins spécialisées en mettant en avant leur capacité à analyser méthodologiquement les problèmes opérationnels et en s’affichant ainsi comme des éléments potentiels clefs dans l’amélioration des performances de l’entreprise (en faisant le lien avec les cabinets spécialisés ou en développant des méthodes en interne). A plus long terme, les étudiants qui s’orientent vers le monde industriel devraient pouvoir, fort de leur expérience dans l’amélioration des performances de l’entreprise et d’une bonne connaissance « métier », accéder naturellement à des postes de décideurs à haut niveau de responsabilité.