• L’ingénieur en génie mathématique et modélisation a une solide culture en mathématique, informatique et leurs applications.
• Il dispose également d’une formation en sciences économiques et sociales, et en sciences humaines (langues vivantes, droit, économie, expression et communication). Il a acquis des compétences transversales grâce à des modules interdisciplinaires (logistique, ressources humaines, qualité, etc.).
• Une ouverture à la recherche/développement peut se faire à travers des modules spécifiques (mathématiques financières, systèmes de production et optimisation, calcul scientifique, mécanique), de même qu’une connaissance de la vie de l’entreprise et une ouverture à l’international s’opèrent tout au long des deux stages (3 et 6 mois).

 A la l’issue de sa formation, l’ingénieur est apte à :

• formaliser un problème d’ingénieur en langage mathématique et informatique,
• choisir et mettre en oeuvre des techniques de résolution adaptées aux problèmes,
• conduire un projet dans sa globalité,
• communiquer de façon correcte à l’écrit et l’oral,
• rechercher des informations pertinentes. Les techniques employées, en particulier dans le domaine informatique sont en constante évolution ; la veille technologique est donc plus qu’une nécessité, elle fait partie du travail de l’ingénieur dans cette discipline.
• s’intégrer et s’adapter à des interlocuteurs variés. L’ingénieur en génie mathématique et modélisation est amené travailler dans des équipes d’application. Il doit donc être capable non seulement d’échanger des informations, mais aussi de collaborer avec des gens provenant de domaines divers (physique, mécanique, informatique…). Cet aspect est essentiel pour un travail en modélisation de phénomènes dont le domaine d’application n’est pas la spécialité propre de l’ingénieur en génie mathématique.

Compétences attestées en sciences de l’ingénieur : En mathématiques :

• analyse et modélisation mathématique d’un processus (aspects déterministes et aléatoires),
• bon niveau en probabilités et statistiques (estimation, tests d’hypothèses, processus stochastiques et analyse de données),
• capacité à formuler et analyser des problèmes d’optimisation et de recherche opérationnelle,
• bonnes connaissances en mathématiques de l’ingénieur : équations aux dérivées partielles, traitement de signal, calcul scientifique.

En informatique :

• maîtrise des outils informatiques de base : algorithmique, langages scientifiques, programmation orientée objet
• connaissances avancées en bases de données et en infographie
• pratique de logiciels en statistiques : simulation numérique, optimisation, recherche opérationnelle et bases de données

En sciences humaines, économiques et sociales :

• maîtrise de l’anglais, de la communication écrite et orale
• introduction générale au droit du travail et de l’entreprise
• concepts et théories économiques