Ingénieur diplômé de Télécom Physique Strasbourg de l'université de Strasbourg, spécialité informatique et réseaux

RNCP36671BC01Concevoir, développer et maintenir des solutions logicielles et d’architectures informatiques répondant aux besoins d’une entreprise, un organisme de recherche scientifique ou une administration

• 1. Formaliser un raisonnement et concevoir des algorithmes en utilisant les paradigmes de résolution de problèmes et les structures de données appropriées; 2. Analyser un flux de données et le traduire en un format portable vers des structures de données et exploitable par un système informatique; 3. Identifier la classe de complexité d’un problème; 4. Analyser un algorithme et démontrer son bon fonctionnement; 5. Spécifier, modéliser et concevoir une architecture logicielle maintenable et extensible; 6. Développer des briques logicielles en langage informatique procédural ou orienté-objet; 7. Mettre en œuvre et administrer un système ou un réseau informatique; 8. Analyser, concevoir et développer des algorithmes dans des environnements distribués en utilisant les outils et paradigmes d’algorithmique distribuée; 9. Conduire ou participer à un effort collaboratif de développement logiciel en équipe, respecter les jalons et communiquer sur le projet.

Évaluation : * Revues de projet comprenant des soutenances (français et anglais) avec supports, comptes rendus et démonstrations devant des enseignants-chercheurs et industriels spécialistes des domaines de compétences ciblées; * Examens écrits individuels, exposés oraux, en contrôle continu ou terminal; * Comptes rendus de projets et travaux, individuels ou en groupe, réalisation de dossier, reporting; * Travaux pratiques en salle informatique dédiée, analyse de cas pratiques, résolution de problèmes concrets; * Rédaction de rapports de stages et présentation orale du travail effectué en entreprise et en laboratoire qui permettent d’évaluer les compétences acquises dans le cadre de mise en situation authentique.

RNCP36671BC02Mettre en œuvre des solutions de stockage, de gestion et de protection des connaissances et des données, potentiellement massives, au sein d’une entreprise, un organisme de recherche scientifique ou une administration

• 1. Modéliser, structurer, peupler et interroger des bases de données relationnelles et en assurer la cohérence et l'intégrité; 2. Modéliser, peupler et interroger des entrepôts de données; 3. Assurer l’interopérabilité des données/métadonnées pour la distribution, le partage et l’échanges de données entre systèmes hétérogènes; 4. Mettre en œuvre des techniques de représentation de connaissances et développer, peupler et interroger une ontologie; 5. Modéliser des données distribuées et mettre en œuvre des systèmes de stockage distribués de type NoSQL pour les données massives; 6. Protéger, anonymiser et fiabiliser le stockage et les échanges de données; 7. Mettre en œuvre des techniques d’analyse de compromission, de tests de pénétration, et d’exploitation de vulnérabilités pour les systèmes d’information; 8. Prendre en compte les obligations légales de gestion et de l’utilisation des données dans le cadre de la législation nationale/européenne en vigueur.

Évaluation : * Revues de projet comprenant des soutenances (français et anglais) avec supports, comptes rendus et démonstrations devant des enseignants-chercheurs et industriels spécialistes des domaines de compétences ciblées; * Examens écrits individuels, exposés oraux, en contrôle continu ou terminal; * Comptes rendus de projets et travaux, individuels ou en groupe, réalisation de dossier, reporting; * Travaux pratiques en salle informatique dédiée, analyse de cas pratiques, résolution de problèmes concrets; * Rédaction de rapports de stages et présentation orale du travail effectué en entreprise et en laboratoire qui permettent d’évaluer les compétences acquises dans le cadre de mise en situation authentique.

RNCP36671BC03Explorer, analyser et extraire des informations pertinentes à partir de données, internes ou externes à une entreprise, un organisme de recherche scientifique ou une administration

• 1. Analyser, traiter et numériser des signaux aléatoires issus de processus stochastiques; 2. Mettre en œuvre des chaînes de traitement pour le nettoyage, la transformation et la mise en forme des données; 3. Mettre en œuvre des méthodes pour la modélisation, l’analyse, la segmentation, l’agrégation et la classification des données; 4. Résumer et représenter graphiquement/numériquement des données; 5. Mettre en œuvre des méthodes d’analyse et d’identification de dépendances et de corrélation dans les jeux de données; 6. Mettre en œuvre des chaînes de recherche et de traitement automatique pour le texte, les langues, les images et la vision artificielle; 7. Mettre en œuvre le traitement parallèle de grands ensembles de données est à travers le modèle MapReduce sur des infrastructures distribués; 8. Évaluer la qualité des données et des résultats produits; 9. Prendre en compte les obligations légales de gestion et de l’utilisation des données dans le cadre de la législation nationale/européenne en vigueur.

Évaluation : * Revues de projet comprenant des soutenances (français et anglais) avec supports, comptes rendus et démonstrations devant des enseignants-chercheurs et industriels spécialistes des domaines de compétences ciblées; * Examens écrits individuels, exposés oraux, en contrôle continu ou terminal; * Comptes rendus de projets et travaux, individuels ou en groupe, réalisation de dossier, reporting; * Travaux pratiques en salle informatique dédiée, analyse de cas pratiques, résolution de problèmes concrets; * Rédaction de rapports de stages et présentation orale du travail effectué en entreprise et en laboratoire qui permettent d’évaluer les compétences acquises dans le cadre de mise en situation authentique.

RNCP36671BC04Mettre en œuvre des chaînes de traitement pour l’exploitation et la valorisation des données internes ou externes à une entreprise, un organisme de recherche scientifique ou une administration

• 1. Modéliser un problème de décision, analyser la stabilité des décisions et concevoir des outils pour l’aide à la décision; 2. Mettre en œuvre des chaînes de traitement pour apprentissage machine supervisé, non supervisé, semi-supervisé ou par renforcement; 3. Mettre en place des solutions pour l'analyse et traitement de séries temporelles; 4. Mettre en œuvre des solutions d'apprentissage machine basées sur des modèles génératifs; 5. Modéliser et optimiser des problèmes par des approches déterministes localement/globalement convergentes; 6. Modéliser et optimiser des problèmes par des approches non déterministes, évolutionnaires, massivement parallèles; 7. Appréhender les défis scientifiques, techniques et sociétaux associés à l'intelligence artificielle et prendre en compte les obligations légales en vigueur la concernant; 8. Appréhender l’impact environnemental issu de la mise en œuvre de solutions basés sur l’apprentissage machine et l’intelligence artificielle.

Évaluation : * Revues de projet comprenant des soutenances (français et anglais) avec supports, comptes rendus et démonstrations devant des enseignants-chercheurs et industriels spécialistes des domaines de compétences ciblées; * Examens écrits individuels, exposés oraux, en contrôle continu ou terminal; * Comptes rendus de projets et travaux, individuels ou en groupe, réalisation de dossier, reporting; * Travaux pratiques en salle informatique dédiée, analyse de cas pratiques, résolution de problèmes concrets; * Rédaction de rapports de stages et présentation orale du travail effectué en entreprise et en laboratoire qui permettent d’évaluer les compétences acquises dans le cadre de mise en situation authentique.

RNCP36671BC05Concevoir, déploier et maintenir une architecture de communication à courte, moyenne ou longue portée pour l’échange et la collecte de données

• 1. Concevoir des mécanismes de sécurisation des communications; 2. Concevoir, surveiller et assurer le bon fonctionnement d’une architecture de communication filaire ou sans fil; 3. Déployer et configurer des appareils et dispositifs pour créer un réseau d’entreprise; 4. Concevoir des objets communicants et les intégrer dans une architecture réseau; 5. Concevoir des algorithmes contraints et les déployer sur des cartes embarquées; 6. Identifier, mettre en place, évaluer et valider des protocoles de communication adéquats pour une infrastructure ou en implémenter de nouveaux; 7. Évaluer les performances d’un réseau; 8. Appréhender l’impact environnemental et sanitaire des objets connectés et des infrastructures de communication.

Évaluation : * Revues de projet comprenant des soutenances (français et anglais) avec supports, comptes rendus et démonstrations devant des enseignants-chercheurs et industriels spécialistes des domaines de compétences ciblées; * Examens écrits individuels, exposés oraux, en contrôle continu ou terminal; * Comptes rendus de projets et travaux, individuels ou en groupe, réalisation de dossier, reporting; * Travaux pratiques en salle informatique dédiée, analyse de cas pratiques, résolution de problèmes concrets; * Rédaction de rapports de stages et présentation orale du travail effectué en entreprise et en laboratoire qui permettent d’évaluer les compétences acquises dans le cadre de mise en situation authentique.

RNCP36671BC06Concevoir et intégrer de nouveaux services et usages de l’Internet Global

• 1. Assurer la collecte des données d’objets communicants dans une infrastructure Cloud; 2. Stocker et analyser les données provenant d’objets communicants; 3. Organiser et représenter les données provenant d’objets communicants; 4. Déployer des solutions pour la montée en charge et la redondance d’une architecture réseau; 5. Construire et gérer une solution Cloud; 6. Prendre en compte les nouveaux usages liés à l’arrivée de l’Internet des objets dans le monde industriel; 7. Mesurer l'impact des nouveaux services et de l’Internet Global d’un point de vue économique et sociétal; 8. Prendre en compte les obligations légales de gestion et de l’utilisation des données dans le cadre de la législation nationale/européenne en vigueur.

Évaluation : * Revues de projet comprenant des soutenances (français et anglais) avec supports, comptes rendus et démonstrations devant des enseignants-chercheurs et industriels spécialistes des domaines de compétences ciblées; * Examens écrits individuels, exposés oraux, en contrôle continu ou terminal; * Comptes rendus de projets et travaux, individuels ou en groupe, réalisation de dossier, reporting; * Travaux pratiques en salle informatique dédiée, analyse de cas pratiques, résolution de problèmes concrets; * Rédaction de rapports de stages et présentation orale du travail effectué en entreprise et en laboratoire qui permettent d’évaluer les compétences acquises dans le cadre de mise en situation authentique.

RNCP36671BC07Conduire des projets dans le domaine du numérique, de la science des données et de l’intelligence artificielle, et celui des réseaux et de l’Internet des Objets

• 1. Mettre en place une démarche projet: analyse de la situation, compréhension du cahier des charges, définition des objectifs, spécification, conception, réalisation, évaluation; 2. Effectuer les recherches bibliographiques : état de l’art; 3. Élaborer un planning initial, répartir les tâches, établir un plan de gestion des risques, identifier les indicateurs de suivi, gérer un budget; 4. Manager une équipe, travailler en équipe en mode collaboratif; 5. Communiquer efficacement à l’oral comme à l’écrit avec des interlocuteurs internes ou externes, décideurs, experts, professionnels non experts du domaine; 6. Travailler dans un contexte international ou multiculturel.

Évaluation : * Projet de création d’entreprise en groupe menant à une présentation finale devant un jury d’acteurs économiques, de chefs d’entreprises, d’entrepreneurs; * Comptes rendus de projets en groupe, réalisation de dossier, reporting; * Évaluation des aspects du projet liés à la propriété intellectuelle; * Rédaction de rapports de stages et présentation orale du travail effectué en entreprise et en laboratoire qui permettent d’évaluer les compétences acquises dans le cadre de mise en situation authentique; * Projet de fin d’études de 5 à 6 mois. Rédaction d’un mémoire et présentation orale lors d’une soutenance tenue devant un jury composé des responsables d’options et des enseignants-chercheurs experts des disciplines.