À propos de Hassane
Profil
Développeur backend C++, spécialisé en optimisation (optimization), recherche opérationnelle (operations research) et machine learning. Je conçois et implémente des algorithmes performants pour résoudre des problématiques industrielles complexes et développer des applications logicielles robustes. Pour plus de détails sur mon parcours professionnel et mes projets, je vous invite à consulter mon profil LinkedIn.
💻 Compétences clés
1) Optimisation & Recherche Opérationnelle / optimization & operations research
- Modélisation et résolution de problèmes industriels concrets d'optimisation et de recherche opérationnelle
- Utilisation des méthodes approchées (heuristiques et métaheuristiques) pour résoudre des problèmes grandes tailles.
- Mise en œuvre d’algorithmes d’optimisation en Python, C++ et Java.
- Exemple de méthodes utilisées: recuit simulé (Simulated Annealing), méthodes de décomposition (Decomposition Method), algorithmes génétiques (Genetic Algorithms), programmation par contraintes (Constraint Programming), génération de colonnes (Column Generation), Branch-and-Bound, Programmation Dynamique (Dynamic Programming), Programmation Linéaire en Nombres Entiers (Integer Linear Programming).
2) Développement logiciel / Software Development
- Analyse des besoins et les exigences d’une solution logicielle
- Conception et développement logiciel Backend en langage C++ et Java sous Linux et Windows
- Réalisation des tests unitaires des composants et modules d'une application informatique
- Déploiement, maintenance corrective et évolutive de la solution logicielle.
3) Machine Learning
- Apprentissage supervisé et non supervisé : modélisation et entraînement de modèles adaptés.
- Traitement et préparation des données pour l’entraînement et l’évaluation des modèles.
- Intégration d’algorithmes dans des systèmes de production.
- Conception et implémentation d’algorithmes de Machine Learning avec le Framework Scikit-learn
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
Allemand
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km), Nantes (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Naldeo Digital for ClimateIngénieur optimisation et Machine Learning | Optimization & Machine Learning EngineerENERGIEmai 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 1 mois)Bayonne, FranceDans le cadre d'un accroissement temporaire d'activité pour divers projets auprès de la société Naldeo, mon rôle durant cette mission est d’accompagner différents clients (Omexom, Valorem et Urbasolar) dans le développement de solution de pilotage optimal des systèmes énergétiques hybrides dans les zones non interconnectées (ZNI), notamment les départements et régions d'outre-mer (la Corse, la Martinique, la Guadeloupe, la Guyane, la Réunion et Mayotte). Cette solution avancée de gestion de l’énergie est capable de maximiser les revenus des centrales hybrides, en optimisant la production en temps réel en fonction du programme annoncé, de l’état réel de la centrale et de l’actualisation des prévisions de production.-Etudes de dimensionnement et d'évaluation de performances de centrales hybrides;-Développement et fourniture d'un système logiciel EMS ENERBIRD (optimisation, pilotage et monitoring énergétique) pour plusieurs centrales hybrides de production d'énergies renouvelables éoliennes et photovoltaïques, intégrant un stockage par batteries;-Mise en œuvre d'algorithmes d’optimisation et de recherche opérationnelle (MILP, MINLP, algorithmes génétiques) pour piloter les centrales de production et de stockage d’énergies renouvelables;-Développement d’un modèle prédictif de Machine Learning capable d’estimer avec une meilleure précision la production d’énergie électrique sur un horizon de 24 heures;-Conception des simulateurs énergétiques et pilotage des phases de mise en service et de recette;-Participation à la définition de la roadmap de développement technologique.Environnement technique: Python, Visual Studio Code, Machine Learning (réseaux de neurones), Scikit-Learn, PyCharm, MLflow, GitLab, Matlab/ Simulink, outils d’optimisation (PuLP, Gekko), Model Predictive Control (MPC), SCADA
- SCLE SFEDéveloppeur Back-End C++ | Software Development EngineerENERGIEmars 2022 - avril 2024 (2 ans et 1 mois)Toulouse, FranceCONTEXTEPour le compte du client SCLE SFE et au sein de l'équipe "Fiabilité", cette mission consiste à développer un logiciel (Vcard) permettant de simuler les cartes des postes électriques haute tension.ACTIVITES
- Modification et restructuration de l'architecture du logiciel (ajout de nouvelles fonctionnalités);
- Développement d'une IHM en Qt5 sous Linux (Machine Virtuelle) pour gérer les cartes via une interface CAN et permet également à l'utilisateur d'actionner les sorties de chaque carte;
- Résolution des bugs et réalisation des tests unitaires et d’intégration de l'IHM;
- Rédaction des documents et livrables du projet;
- La maintenance corrective et évolutive de Vcard
Environnement techniqueC/C++17, Linux (Ubuntu, Debian), Qt5, Python (PyCharm), Shell script/ Bash, GitLab, Jenkins, CAN. - Segula TechnologiesIngénieur Développement C++/ Java | Software Engineer C++/Java (Freelance)ENERGIEdécembre 2018 - février 2022 (3 ans et 2 mois)Brest, FranceCONTEXTEDans la continuité du projet E3S réalisé à Cherbourg, cette mission porte sur le développement logiciel du système de gestion de l'énergie électrique à bord d’un voilier.ACTIVITES
- Conception et développement d'un système logiciel (EMS) composé de plusieurs couches, en utilisant principalement les microservices avec Spring Boot;
- Mise en place d'une application temps-réel (API REST) en Java, afin de collecter les données météorologiques de façon automatique via des dispositifs (TCP/IP) connectés au système;
- Réalisation des codages et écriture de tests unitaires et d'intégration des composants et modules de l'application avec JUnit et Mockito;
- Implémentation de l'algorithme d’optimisation en C++ pour gérer les flux de production et consommation de l’énergie électrique;
Environnement Technique & mots clésC++17, Java 11, Python, Spring Boot, Spring Data, Microservices, Microsoft Visual Studio Code, Bitbucket, Git, Jenkins, Maven, SonarQube, Kafka, TCP/IP, MySQL, Maven, API REST, JUnit, Mockito, Shell Script, Système temps réel, optimisation, Interaction Homme-Machine, Clean Code, Multithreading
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- Master informatique, parcours: Recherche opérationnelle & optimisation (M2INFO_RO)ENAC | ISAE-SUPAERO | Université Toulouse III - Paul Sabatier2018Applied Mathematics · Operations Research · Optimization · Mathematical modeling · Linear & Mixed Integer programming · Combinatorial Optimization · Mathematical Programming · Graphs and networks · Optimization applications in the air transportation · Constraint programming · Optimization under uncertainty · Algorithmic complexity · Air Traffic Management (ATM) · Machine Learning Algorithms. URL: https://www.univ-tlse3.fr/decouvrir-nos-diplomes/master-parcours-recherche-operationnelle-optimisation-ro
- Applied Data Science (5-month online certification program)Columbia Engineering & Emeritus Institute of Management2019-Training in Data Science and Machine Learning -Data analysis and visualization -Use of Python frameworks (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib) -Study of various machine learning algorithms: Random Forest, Text Mining, Linear Regression, Decision Trees, K-Means, SVM, Gradient Descent, Neural Networks Certificate: https://www.smartcertificate.com/SmartDiploma/Default.aspx?iZrsRKuPtTPnMoPxa4vUY0j8EUyneZnub9MwrFidmpYKlnoV26oP%2fjxQrWvj08k5#/
Certifications
- Mathematics for Machine LearningImperial College London2025
- Discrete OptimizationGeorgia Institute of Technology2025