Répertoire des certifications
Inactif Titre ingénieur Niveau 7 RNCP40828

Ingénieur diplômé de l'Université Paris XIII spécialité Mathématiques Appliquées

Cette certification est inactive. Elle a été remplacée par RNCP41379.

Présentation

  • Les ingénieurs diplômés de la spécialité Mathématiques Appliquées des ingénieurs Sup Galilée de l'Université Sorbonne Paris Nord gèrent des projets dans le champ de la modélisation mathématique appliquée aux problèmes scientifiques, financiers et à l’analyse des données. Ils traduisent des problématiques du monde de l'ingénierie ou du monde économique en équations mathématiques et en proposent une résolution théorique ou numérique. Leurs domaines d'application sont : calcul scientifique, science des données, modélisation, finance quantitative, informatique. Les activités pouvant être menées sont les suivantes :
  • * Modéliser une problématique métier en concertation avec les spécialistes du domaine considéré.
  • * Analyser et caractériser les principales propriétés de modèles déterministes ou probabilistes à l'aide d'outils théoriques en vue de leur résolution.
  • * Concevoir et étudier une méthode de résolution numérique d’un modèle mathématique
  • * Mettre en œuvre et évaluer une méthode de résolution numérique d’un modèle mathématique
  • * Conduire un projet innovant faisant appel aux mathématiques appliquées et présenter les résultats obtenus à un public novice ou expert, en français ou en anglais

Compétences attestées

  • Dimension générique propre à l'ensemble des titres d'ingénieur :
  • La certification implique la vérification des qualités suivantes : - Mobiliser les ressources d'un large champ de sciences fondamentales orienté sur les mathématiques appliquées et interagir avec des spécialistes d’autres disciplines - Comprendre et se positionner au regard du champ scientifique et technique de la spécialité Mathématiques Appliquées - Appliquer les méthodes et les outils du métier d'ingénieur - Identifier et résoudre des problèmes mathématiques non familiers et non complètement définis - Collecter et interpréter des données - Utiliser des outils informatiques à des fins d’analyse, de conception de systèmes complexes, de simulation et d’expérimentation. - S’intégrer dans une entreprise, une organisation, se positionner professionnellement en son sein. - Conduire des projets avec toutes les parties prenantes, les professionnels des métiers associés à la problématique. - Adapter sa communication de façon qu’elle soit efficace et ciblée en fonction des publics concernés : spécialistes ou non. - Prendre en compte les enjeux industriels, économiques, sociétaux, environnementaux et professionnels, tel que : la productivité, la compétitivité, l’innovation, la propriété intellectuelle et industrielle, le respect des procédures qualité, et des procédures de sécurité. - Travailler en contexte international : s’exprimer à l’oral dans une langue étrangère avec aisance et fluidité, faire preuve d’ouverture d’esprit, d’intelligence économique et d’une attitude constructive. - Prendre en compte les valeurs sociétales (développement durable, éthique, RSE...) tant au niveau de son positionnement professionnel que son savoir-faire et de ses compétences.
  • Dimension spécifique à la spécialité : Connaissances, capacités ou aptitudes particulières développées dans la certification. Compétences transversales :
  • Les premières compétences spécifiques portent sur l’étape initiale de modélisation mathématique d’un problème, avec l'appui de spécialistes du domaine considéré (que ce soit en mécanique, ingénierie financière ou science des données, principalement) : - Délimiter les contours d’un problème posé à partir d’une expression de besoin métier : objectif à atteindre, usage prévu des résultats, niveau de précision nécessaire, contraintes de temps de calcul, données disponibles, … - Identifier les objets mathématiques appropriés, discrets ou continus, déterministes ou aléatoires, pour formuler un modèle - Formaliser les contraintes à l’aide de notions mathématiques - Concevoir un modèle pour l’évaluation de risques financiers - Sélectionner un modèle statistique adéquat pour traiter statistiquement un jeu de données - Identifier les hypothèses de modélisation et savoir les exposer clairement pour les discuter avec les spécialistes métier
  • Une fois le modèle formulé, l’ingénieur en mathématiques appliquées s’attache à déterminer sa solution, souvent à travers une approche numérique, et en se guidant des propriétés théoriques établies pour ce type de modèles : - Choisir une démarche de résolution théorique ou numérique en fonction du problème - Effectuer une analyse qualitative des solutions à l’aide de leurs propriétés théoriques - S’appuyer sur une recherche bibliographique pour compléter la formation selon l’état de l’art sur le modèle considéré
  • L’ingénieur est enfin amené à proposer une résolution effective, via la programmation informatique de la méthode déterministe ou stochastique élaborée : - Appliquer les schémas numériques de discrétisation d’équations - Simuler un modèle aléatoire par méthode de Monte-Carlo - Évaluer l’ordre de grandeur de l’erreur attendue selon la méthode appliquée, et sa complexité algorithmique - Écrire, valider, optimiser un code d’étude dans un langage informatique adapté - Mettre en place des méthodes d’apprentissage statistique sur des jeux de données et évaluer leur performance.
  • Cette approche dans son ensemble s’inscrit dans le cadre d’un projet transversal mettant en contact des professionnels différents et impliquant pour l’ingénieur une coordination et une communication complexes : - Analyser la situation de besoin métier en échangeant avec les spécialistes du domaine - Mettre en place une méthodologie de gestion de projet de qualité - Expliquer et justifier ses choix, à l'oral et à l'écrit, en français et en anglais, face à des interlocuteurs ayant des niveaux techniques divers - Prendre en compte les contraintes liées à la confidentialité de données ou aux problématiques éthiques et environnementales afférentes aux méthodes utilisées - Assurer la pérennité des codes informatiques produits, à travers la rédaction de documentations, et par de bonnes pratiques d’écriture lisible des codes

Blocs de compétences (5)

Modéliser mathématiquement un problème, avec l'appui de spécialistes du domaine considéré, en mécanique, ingénierie financière ou science des données RNCP40828BC01

Compétences

  • * Délimiter les contours d’un problème posé à partir de l’expression de besoins et des échanges avec les spécialistes du domaine du métier concerné (traders, gestionnaires de portefeuille, risk managers, analystes financiers, chefs de projet utilisateurs): objectif à atteindre, usage prévu des résultats, niveau de précision nécessaire, contraintes réglementaires, temporelle, données disponibles. A cette occasion l’ingénieur doit faire preuve d’écoute et d’esprit de synthèse tout en restant neutre et objectif dans la délimitation du contour du problème.
  • * Identifier les objets mathématiques appropriés discrets ou continus, déterministes ou aléatoires, pour formuler un modèle en co-construction avec les autres membres de l’équipe
  • * Traduire les dynamiques spatio-temporelles d’un problème physique ou économique à l’aide d’équations différentielles ordinaires, d’équations aux dérivées partielles, ou d’équations différentielles stochastiques
  • * Formaliser clairement les dépendances entre grandeurs intervenant dans le problème via des relations linéaires, non-linéaires, fonctionnelles, …
  • * Sélectionner un modèle statistique adéquat et pertinent pour décrire un jeu de données à l’aide d’une analyse descriptive et de représentations graphiques adaptés
  • * Concevoir des modèles quantitatifs pour évaluer, anticiper et prévoir les risques financiers dans le domaine financier
  • * Valider et formaliser les hypothèses de modélisation et savoir les exposer clairement pour les discuter avec les spécialistes métier

Modalités d'évaluation

Partiels pour contrôler les connaissances académiques. Projets interdisciplinaires, avec rapports et soutenances, pour la mise en pratique des acquis. Contrôles continus lors de séances de TD (quiz, QCM) ou de TP (TP notés). Evaluation des stages et des périodes d’apprentissage au travers de rapports d’activité et de soutenances. Projets collaboratifs sur le long terme (plusieurs mois) proposés par des clients extérieurs (industriels ou enseignants).

Analyser et décrire les principales propriétés de modèles déterministes ou probabilistes à l'aide d'outils théoriques en vue de leur résolution RNCP40828BC02

Compétences

  • * Identifier les modèles avec ou sans l’apport de recherches bibliographiques de façon à proposer une démarche et une résolution explicite et/ou numérique en cohérence
  • * Effectuer une analyse qualitative des solutions des modèles mathématiques aléatoires ou déterministes à l’aide de leurs propriétés théoriques
  • * Évaluer le caractère bien posé d’une équation ou d’un problème d’optimisation en fonction des propriétés du problème (convexité, régularité, ...), et faire preuve d’anticipation face à d’éventuelles difficultés ou facilités de résolution
  • * Choisir les méthodes de résolution les plus adaptées au problème considéré en adéquation avec les systèmes préexistants.

Modalités d'évaluation

Partiels pour contrôler les connaissances académiques. Projets interdisciplinaires, avec rapports et soutenances, pour la mise en pratique des acquis. Contrôles continus lors de séances de TD (quiz, QCM) ou de TP (TP notés). Evaluation des stages et des périodes d’apprentissage au travers de rapports d’activité et de soutenances. Projets collaboratifs sur le long terme (plusieurs mois) proposés par des clients extérieurs (industriels ou enseignants).

Concevoir et étudier une méthode de résolution numérique d’un modèle mathématique RNCP40828BC03

Compétences

  • * Identifier les méthodes numériques classiques les plus adaptées au problème étudié en faisant preuve de discernement et de pertinence face aux contradictions des métiers et des contraintes légales.
  • * Discrétiser des équations déterministes et stochastiques
  • * Estimer l’ordre de grandeur de l’erreur attendue selon la méthode appliquée, et sa complexité algorithmique
  • * Concevoir une méthode de simulation pour une variable ou un processus aléatoire

Modalités d'évaluation

Partiels pour contrôler les connaissances académiques. Projets interdisciplinaires, avec rapports et soutenances, pour la mise en pratique des acquis. Contrôles continus lors de séances de TD (quiz, QCM) ou de TP (TP notés). Evaluation des stages et des périodes d’apprentissage au travers de rapports d’activité et de soutenances. Projets collaboratifs sur le long terme (plusieurs mois) proposés par des clients extérieurs (industriels ou enseignants).

Mettre en œuvre et évaluer une méthode de résolution numérique d’un modèle mathématique RNCP40828BC04

Compétences

  • * Identifier des structures dans un jeu de données et les exploiter à des fins explicatives ou prédictives
  • * Mettre en œuvre des schémas d’estimation de Monte-Carlo
  • * Écrire et valider un code d’étude dans un langage informatique adapté
  • * Optimiser un code de calcul en vue de réduire son temps d’exécution

Modalités d'évaluation

Partiels pour contrôler les connaissances académiques. Projets interdisciplinaires, avec rapports et soutenances, pour la mise en pratique des acquis. Contrôles continus lors de séances de TD (quiz, QCM) ou de TP (TP notés). Evaluation des stages et des périodes d’apprentissage au travers de rapports d’activité et de soutenances. Projets collaboratifs sur le long terme (plusieurs mois) proposés par des clients extérieurs (industriels ou enseignants).

Conduire un projet innovant faisant appel aux mathématiques appliquées et présenter les résultats obtenus RNCP40828BC05

Compétences

  • * Analyser la situation de besoin métier via un dialogue avec les experts métiers, écrit ou oral, faisant éventuellement intervenir les notions de mécanique ou de finance adaptés
  • * Co-construire avec tous les acteurs du projet, une méthodologie de gestion de projet de qualité
  • * Expliquer et justifier ses choix, à l'oral et à l'écrit, en français et en anglais, face à des interlocuteurs ayant des niveaux techniques divers et demandant une certaine pédagogie ou vulgarisation des termes.
  • * Prendre en compte les contraintes liées aux obligations légales, à la confidentialité de données ou aux problématiques éthiques et environnementales afférentes aux méthodes utilisées
  • * Assurer la pérennité des codes informatiques produits, à travers la rédaction de documentations, et par de bonnes pratiques d’écriture lisible des codes tout en assurant un suivi au niveau du support techniques, des équipes métiers et des utilisateurs finaux, ainsi qu’une veille intelligente des évolutions législatives.

Modalités d'évaluation

Projets interdisciplinaires, avec rapports et soutenances, pour la mise en pratique des acquis. Contrôles continus lors de séances de TD (quiz, QCM) ou de TP (TP notés). Evaluation des stages et des périodes d’apprentissage au travers de rapports d’activité et de soutenances. Projets collaboratifs sur le long terme (plusieurs mois) proposés par des clients extérieurs (industriels ou enseignants).

Voies d'accès

  • Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant
  • En contrat de professionnalisation
  • Par expérience

Emplois accessibles

  • Les Ingénieurs Sup Galilée de l'Université Sorbonne Paris Nord de la spécialité mathématiques appliquées sont amenés à travailler comme :
  • * Ingénieur recherche et développement
  • * Ingénieur calcul scientifique
  • * Ingénieur financier
  • * Ingénieur modélisateur
  • * Scientifique des données
  • * Analyste des données
  • * Ingénieur des données
  • * Enseignant-chercheur ou Chercheur

Secteurs d'activité

  • Les Ingénieurs Sup Galilée de l'Université Sorbonne Paris Nord de la spécialité mathématiques appliquées sont principalement amenés à travailler dans les sociétés de service informatique, dans les bureaux d'études et les services R&D des grands organismes ou groupes industriels, ou dans les groupes d'assurance et les organismes boursiers, ou dans les sociétés de service en ingénierie financière, ainsi que des prestataires ou des sociétés de service de taille moyenne. Ils peuvent effectuer leur début de carrière dans le cadre de thèses CFR ou CIFRE. Dans l’évolution de leur carrière, ils sont aptes à changer de dominante. Ils effectuent fréquemment une poursuite de carrière à l’étranger. Leurs principaux secteurs d’activités sont les suivants :
  • * Finances, bourse, banque
  • * Assurance
  • * Industrie aéronautique
  • * Industrie automobile
  • * Energie (électricité, nucléaire, renouvelable)
  • * Télécommunications
  • * Informatique et technologies de l'information
  • * Data science et intelligence artificielle
  • * Recherche et développement (R&D)
  • * Enseignement supérieur et recherche publique
  • * Conseil en ingénierie et modélisation
  • * Audit et conseil en stratégie
  • * Environnement et climatologie
  • * Pharmaceutique et biomédical
  • * Logistique et optimisation industrielle
  • * Défense et sécurité

Composition des jurys

Formation initiale

Directeur de l'Institut Galilée, Directeur adjoint chargé de l'école d'ingénieurs, Responsable Qualité, Responsable des cours communs, Directeurs/Directrices de spécialités.

Contrat de professionnalisation

Directeur de l'Institut Galilée, Directeur adjoint chargé de l'école d'ingénieurs, Responsable Qualité, Responsable des cours communs, Directeurs/Directrices de spécialités.

VAE

Le Directeur de l'Institut Galilée (directeur de Sup Galilée), le vice-président CFVU ou le vice-président VEC de l'Université Sorbonne Paris Nord, un représentant du service dédié à la Formation Tout au Long de la Vie de l'Université Sorbonne Paris Nord, le directeur de la spécialité Mathématiques Appliquées, des enseignants et industriels du domaine.

Métiers visés (codes ROME)

Informations générales

Code
RNCP40828
Type d'enregistrement
Enregistrement de droit
Date de décision
24/06/2025
Date d'effet
01/09/2024
Fin d'enregistrement
31/08/2025