The Master in Mathematical Engineering is an interdisciplinary engineering master centred on the notion of mathematical model that has become instrumental in engineering sciences. Through a training in modelling, simulation and optimization (MSO), the students learn to design, analyse and implement mathematical models to be applied to complex systems of the industrial or corporate world, and to create efficient strategies to optimize their performance.
The mandatory courses provide the students with the necessary common skills in MSO. They span the domains of numerical analysis and scientific computing, dynamical systems, matrix computations, stochastic models, optimization models and methods.
Students are moreover offered several coherent lists of courses, called “options”. Some of the options provide them with advanced skills in various branches of MSO: optimization and operations research, dynamical systems and control, and computational engineering. The other options pertain to data science, financial mathematics, cryptography & information security, biomedical engineering, business risks and opportunities, and launching of small and medium-sized companies.
Below is the competency framework common to all the engineering masters. The Master in Mathematical Engineering distinguishes itself by the interdisciplinary engineering scope of the competencies and by the fact that modelling-related competencies are strengthened by the strong MSO background acquired by the students.
On successful completion of this programme, each student is able to :
1.2 Identifier et utiliser les outils de modélisation et de calcul adéquats pour résoudre cette problématique
2.2 Modéliser le problème et concevoir une ou plusieurs solutions techniques originales répondant à ce cahier des charges
2.3 Evaluer et classer les solutions au regard de l'ensemble des critères figurant dans le cahier des charges : efficacité, faisabilité, qualité, ergonomie et sécurité dans l'environnement
2.4 Implémenter et tester une solution sous la forme d'une maquette, d'un prototype et/ou d'un modèle numérique
3.2 Proposer une modélisation et/ou un dispositif expérimental permettant de simuler et de tester des hypothèses relatives au phénomène étudié
4.2 S'engager collectivement sur un plan de travail, un échéancier et des rôles à tenir
4.3 Fonctionner dans un environnement pluridisciplinaire, conjointement avec d'autres acteurs porteurs de différents points de vue : gérer des points de désaccord ou des conflits
5.2 Argumenter et convaincre en s'adaptant au langage de ses interlocuteurs : techniciens, collègues, clients, supérieurs hiérarchiques
5.3 Communiquer sous forme graphique et schématique; interpréter un schéma, présenter les résultats d'un travail, structurer des informations
5.4 Lire, analyser et exploiter des documents techniques (normes, plans, cahier de charge,...)
5.5 Rédiger des documents écrits en tenant compte des exigences contextuelles et des conventions sociales en la matière
5.6 Faire un exposé oral convaincant en utilisant les techniques modernes de communication
6.2 Trouver des solutions qui vont au-delà des enjeux strictement techniques, en intégrant les enjeux de développement durable et la dimension éthique d'un projet
6.3 Faire preuve d'esprit critique vis-à-vis d'une solution technique pour en vérifier la robustesse et minimiser les risques qu'elle présente au regard du contexte de sa mise en oeuvre
6.4 S'autoévaluer et développer de manière autonome les connaissances nécessaires pour rester compétent dans son domaine (lifelong learning)