Gonzague Beutter
Optimization Scientist
Salaire / Taux journalier
Paris, France
Mobilité : Paris
Freelance, ouvert au CDI
Peut venir sur site
Expertises
Langues
À propos
Introduction
Fort de mon expérience chez Hexaly, j’ai acquis une expertise solide en optimisation et en recherche opérationnelle, de la modélisation mathématique à l’implémentation de solutions performantes sur des problématiques industrielles concrètes. Je souhaite aujourd’hui mettre cette expertise au service de nouveaux projets à fort enjeu, en intervenant sur des sujets d’optimisation, de planification et d’aide à la décision, avec une approche structurée, rigoureuse et orientée résultats.
Expérience de travail
Hexaly
avr. 2023 - Présent
3 ans 7 mois
Paris, France
Optimisation Scientist
sept. 2023 - Présent
3 ans 2 mois
Paris, France
Mathematical modeling for French client problems (Bouygues, TF1, Colas, CMA CGM) and international clients (AWS, Lyric, Probook, etc.). Scientific monitoring and use of academic literature to design and implement optimization methods within Hexaly Optimizer. Client projects, technical discussions, commercial proposals, agile methodology, and deliveries.
Stagiaire
avr. 2023 - sept. 2023
6 mois
Paris, France
Solving Vehicle Routing Problems with customer-vehicle exclusions using the Hexaly optimization solver
Intern Researcher
UMA ENSTA Paris
avr. 2022 - juil. 2022
4 mois
Paris, France
The internship aimed to apply the method of Bertsimas and Stellato to EDF's electricity generation problems, known as Microgrid. These problems, currently solved using branch-and-bound, are highly similar to one another. The method, called The Voice of Optimisation, seeks to exploit these similarities. In this context, a large number of instances are first solved optimally to create a dataset pairing each instance with its optimal solution. This dataset is then used to train a classifier capable of predicting the solution of a new instance solely from its parameters. After several adjustments to the original method, the results obtained on the Microgrid problem are encouraging: the optimal solution is correctly predicted for 70% of the test instances, and a feasible solution is predicted for 100% of the cases.
Machine Learning Intern
AXONE-IO
mai 2021 - juil. 2021
3 mois
Bordeaux, France
Develop reports showcasing the capabilities of the Ignition platform in machine learning, in order to make predictions based on business cases.
Formation
Institut Polytechnique de Paris
MPRO, Recherche opérationnelle
2021 - 2023
1 an 10 mois
CMI Réseau FIGURE
CMI Optim, Mathématiques et informatique
2018 - 2021
3 ans 7 mois
Université de Bordeaux
Licence, Informatique parcours Optimisation mathématique et algorithmes pour l'aide à la décision
2018 - 2021
3 ans 1 mois