Description

Ingénieur en Génie Industriel, titulaire d’un master en Ingénierie Mathématique, je suis spécialisé en machine learning et recherche opérationnelle pour l'optimisation des processus industriels. Je conçois des solutions data-driven (en Python, VBA) pour l’automatisation et l’analyse de données appliquées à des problématiques variées, telles que la logistique, le ferroviaire ou les réseaux électriques.

Contactez-moi pour vos projets d'optimisation et d'analyse de données, je serai ravi de vous proposer des solutions sur mesure

Langues

Français
Bilingue ou natif
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Bilingue ou natif
Espagnol
Capacité professionnelle limitée

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

Carrefour
Assistant Responsable Méthodes Process Qualité
LOGISTIQUE & SUPPLY CHAIN
septembre 2022 - septembre 2025 (3 ans)
Bourges, France
Développement complet d'un nouveau système de gestion des primes en VBA avec interfaces OLEDB entre Excel et Access.
Développement d'un programme d'optimisation de l'implantation des magasins sur trieur avec algorithme génétique.
Mise en place d'un workflow pour la mise en conformité de la traçabilité colis selon le standard GS1-128. Gestion de la relation fournisseurs pour la modification des étiquetages.
Suivi des tests et configurations des échanges entre le WMS et le système mécanisé.
Construction d'outils et d'indicateurs pour le dimensionnement des effectifs, l'analyse de la productivité, l'optimisation du cadencement...
Analyse de données Python VBA Algorithme génétique Optimisation des processus
Tampere University
Machine Learning Research Assistant
CENTRES DE RECHERCHE
août 2024 - janvier 2025 (5 mois)
Tampere, Finlande
Travail de recherche sur l'apprentissage multimodal pour les réseaux électriques intelligents.
Implémentation d'un nouveau modèle de classification multimodal en Python.
Rédaction d'un article "Anomaly Detection in Smart Power Grids with Graph-Regularized MS-SVDD: a Multimodal Subspace Learning Approach", prépublié sur Arxiv.
Python Machine learning C++ Feature Engineering Anomaly Detection
Université Bretagne Sud
Travail d'Étude et de Recherche
février 2025 - août 2025 (6 mois)
Travail d'Étude et de Recherche "Métaheuristiques pour la logistique ferroviaire".
Modélisation d'un problème d'itinéraires pour les entreprises ferroviaires du Réseau Ferré National. Prise en compte de plusieurs contraintes opérationnelles (voies simples, rebroussements, capacités de stockage et de traction).
Développement d'un programme pour construire des graphes ferroviaires à partir des données SNCF.
Python Algorithme génétique Recherche opérationnelle Optimisation des flux Transports publics et ferroviaires