Operations Research Engineer

À propos de nous

Chez ExxonMobil, notre vision est de diriger les innovations énergétiques qui font progresser la vie moderne et mènent vers un avenir zéro émission nette. En tant que l'une des plus grandes entreprises publiques d'énergie et de produits chimiques au monde, nous sommes propulsés par une main-d'œuvre unique et diversifiée, fière du travail impactant que nous accomplissons.

Le succès de nos entreprises Upstream, Product Solutions et Low Carbon Solutions est animé par le talent, la curiosité et la détermination de nos employés. Chaque jour, ils apportent des solutions pour optimiser notre stratégie dans les technologies énergétiques, chimiques, lubrifiantes et à faibles émissions.

Nous vous invitons à apporter vos idées innovantes à ExxonMobil et à contribuer à la création de solutions durables qui améliorent la qualité de vie et répondent aux besoins évolutifs de la société. Apprenez-en plus sur notre « Quoi » et notre « Pourquoi » et comment nous pouvons collaborer.

Les ingénieurs en recherche opérationnelle chez ExxonMobil fonctionnent comme des consultants internes, conçus pour soutenir la prise de décision améliorée en utilisant des méthodes de recherche opérationnelle telles que l'optimisation mathématique et la simulation stochastique. Collaborant dans un environnement d'équipe, ils exploitent leurs compétences techniques, leurs capacités de gestion de projet et leurs connaissances du domaine commercial pour développer des solutions technologiques et analytiques avec les unités d'affaires, influençant et améliorant les décisions commerciales clés.

L'objectif principal est de résoudre les problèmes commerciaux liés à la chaîne d'approvisionnement et aux fonctions commerciales, notamment pour les produits de carburants, de lubrifiants et chimiques. Ce rôle implique de travailler avec des parties prenantes mondiales et transversales pour comprendre et traduire les défis commerciaux et techniques en problèmes mathématiques, en appliquant des méthodes de recherche opérationnelle pour générer des solutions de soutien à la décision.

Responsabilités

• Participer à la délimitation des problèmes commerciaux pour identifier l'application des méthodes de recherche opérationnelle.
• Travailler avec les principales parties prenantes pour traduire les besoins de données en modèles représentant les systèmes et les contraintes.
• Développer des modèles personnalisés d'optimisation mathématique et/ou de simulation stochastique en utilisant des techniques telles que la programmation linéaire, la programmation en nombres entiers mixtes, la simulation de dynamique des systèmes et/ou la simulation d'événements discrets.
• Stimuler l'alignement transversal pour valider la qualité de la solution des modèles.
• Créer de la documentation et effectuer des révisions avec des professionnels techniques seniors pour garantir la qualité technique des applications.
• Gérer les délais des projets, coordonner les membres de l'équipe et fournir des mises à jour en temps opportun aux parties prenantes.
• Collaborer avec des équipes mondiales et transversales, y compris des experts du domaine commercial, des propriétaires de produits, des ingénieurs en science de la décision et des TI, pour concevoir, développer, déployer et maintenir des solutions évolutives basées sur la recherche opérationnelle.

À propos de vous

Compétences et qualifications

• Baccalauréat ou maîtrise en génie industriel, mathématiques appliquées ou un domaine connexe.
• Capacité à décomposer les exigences générales et les délais à long terme en tâches de travail actionnables à court terme - diriger soi-même le travail et surveiller les progrès.
• Expérience dans la sollicitation d'entrées d'experts en la matière (PME) et l'engagement avec des équipes transversales pour obtenir des résultats.
• Compétences analytiques solides avec plus de 2 ans d'expérience dans l'application de méthodes de modélisation de recherche opérationnelle (optimisation mathématique et/ou simulation stochastique) pour des solutions de qualité commerciale.
• Compétence dans le développement de modèles d'optimisation mathématique à l'aide de langages tels que AIMMS, GAMS, AMPL, Pyomo, GurobiPy, etc.
• Expérience dans le développement de modèles de simulation de dynamique des systèmes à l'aide de logiciels tels que Stella Architect, VenSim, AnyLogic, etc.
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