Responsables de la filière : Petr Kuznutsov
Responsable(s) mobilité : Elie Najm, Petr Kuznetsov
Coordination des stages : Sylvie Vignes

Toutes les informations sur la filière SLR sont sur le site SLR : HTTP://SLR.ACADEMY

Cette filière présente une vue d’ensemble des fondements théoriques, des modèles structurants, des solutions, des pratiques et méthodes, indispensables aux architectes et aux concepteurs-développeurs des logiciels et systèmes répartis.
L’objectif est que les élèves acquièrent des connaissances concrètes leur permettant d’appréhender l’ingénierie en entreprise.
Les problématiques abordées concernant la répartition, la conception, la vérification et la validation, le cycle de vie de développement sont renouvelées par les nouveaux domaines d’application.
La filière SLR vise la formation de spécialistes en informatique grâce aux compétences acquises dans trois domaines clés : les technologies avancées en systèmes répartis, les nouveaux modes de développement et de déploiement de solutions logicielles et les processus métiers de l’entreprise.
Parmi les métiers visés on trouve :

• Architecte ou Urbaniste en systèmes répartis,
• Ingénieur développement de services et systèmes logiciels,
• Ingénieur intégration,
• Consultant,
• Chef de projet...

En complément, les élèves peuvent s’orienter selon deux tendances :
(i) compléter leurs connaissances pour les systèmes informatiques aux spécificités distinctives tels que les Systèmes Embarqués (SE), les systèmes de Sciences de Données (SD), ou encore les systèmes interactifs (IGR).
(ii) approfondir les aspects théoriques de l’informatique (MITRO)

• SLR + SE : Les systèmes embarqués ont des propriétés caractéristiques et des contraintes de « temps réel » dont la spécification doit être précisément détaillée. Les modèles et les techniques de vérification enseignés dans SLR et dans SE se complètent lors du processus de conception de systèmes embarqués.
• SLR + SD ou TSIA : L’analyse, exploration et machine learning de grands volumes de données et les heuristiques d’Intelligence Artificielle utilisent des algorithmes répartis spécifiquement optimisés et en général implémentés sur des architectures réparties, des plateformes de Cloud. Les fondements de ces aspects répartis tels qu’enseignés en SLR donnent à l’ingénieur « Data Scientist » la capacité et les moyens techniques de mieux appréhender sa « boîte à outils » de composants logiciels pur Big Data.
• SLR + MITRO : Par les problématiques qui sont traitées complémentairement, les fondements des systèmes répartis et les aspects d’informatique théorique constituent les bases de l’ingénierie du logiciel pour les systèmes « à grande échelle ».

- 2e ANNEE

UE du créneau d'UE partagées

• INF224 : Paradigmes de programmation - UE obligatoire
• SD202 : Bases de Données - UE recommandée

- Options de 3eA spécifiques à SLR :

Quelle que soit l'option choisie, un stage ingénieur ou de recherche  de 6 mois complète la formation.