Guillaume Marques

GRDF est le principal distributeur de gaz naturel et biométhane en France. GRDF exploite le plus grand réseau de distribution de gaz en Europe (plus de 200 000 km de canalisations, 9500 communes couvertes) et livre 11 millions de clients. J'ai rejoint l'IALab pour développer et industrialiser un logiciel d'optimisation des réglages des équipements et de simulation du réseau de distribution de gaz. Mes contributions : - Cadrage technique et rétro-spécification des besoins métiers - Conception et développement du logiciel d'optimisation et simulation, déployable à l'échelle nationale - Livraison d'un code prêt pour la production - Élaboration de la stratégie de validation pour garantir la fiabilité des décisions - Campagnes d'expérimentations comparatives contre le logiciel legacy (source de vérité) - Rédaction de la documentation scientifique et technique : spécifications, modèle mathématique, algorithmes, analyse comparative Contexte technique : Julia, JuMP, optimisation non-linéaire (Ipopt, MadNLP), MILP (HiGHS, SCIP, Gurobi), GAMS, Python, C++, CI/CD

Atoptima est une start-up deeptech, spin-off d'Inria, spécialisée dans l'optimisation de la planification d'opérations complexes pour la supply chain, proposant des solutions SaaS à destination des industriels et logisticiens. Mes réalisations : - Conception et développement full stack des produits (recherche opérationnelle, front, back, base de données, déploiement) - Développeur principal de Coluna: framework Branch-cut-and-price (optimisation combinatoire, génération de colonnes et de coupes) totalisant 200+ étoiles sur GitHub - Recrutement et encadrement des quatre premiers ingénieurs - Contribution à la levée de fonds (1.2M€) : développement du produit et de la vitrine commerciale Site de la startup : https://atoptima.com Github Coluna : https://github.com/atoptima/Coluna.jl Contexte technique : Julia, Rust, JuMP, Gurobi, TypeScript, Angular, NestJS, SQL, NoSQL, PostgreSQL, AWS, Kubernetes, CI/CD, tests unitaires, tests e2e

J'ai mené un travail de recherche et développement sur les méthodes exactes d'optimisation mathématique pour les problèmes de tournées de véhicules à deux niveaux, appliqués à la logistique urbaine. J'étais intégré à l'équipe Realopt d'Inria, reconnue internationalement pour ses travaux en optimisation combinatoire et tournées de véhicules. Mes réalisations : - Finaliste du VeRoLog Doctoral Dissertation Prize (prix européen de la meilleure thèse en optimisation de tournées et logistique) - Développement de la méthode exacte la plus performante de la littérature pour les problèmes de tournées de véhicules à deux niveaux, avec résolution de 100% des instances ouvertes avec contraintes de capacité et 90% avec fenêtres de temps - Publication de trois articles dans des revues de premier plan (Computers & Operations Research, Transportation Science, Operations Research), totalisant 160+ citations dont un article à 90+ citations - Communications internationales : VeRoLog, ISMP, JuMP-dev, ROADEF, école SPOC 2020 sur le sujet "Autumn school on Advanced BCP Tools: VRPSolver and Coluna" - Initiation du paquet Coluna, framework Branch-cut-and-price en Julia Contexte technique : Julia, JuMP, C++, CPLEX, HTML/JS

L'inria est un institut de recherche français dédié aux sciences du numérique et à l'informatique. Reconnu comme l'un des leaders européens dans ce domaine, il mène des travaux principalement en intelligence artificielle, cybersécurité, robotique et mathématiques appliquées. J'ai contribué au développement de BaPCod, le framework interne d'optimisation de l'équipe Realopt pour la résolution de problèmes de grande taille par décomposition. Mes réalisations : - Développement et expérimentation de l'algorithme du sous-gradient pour la génération de colonnes - Intégration de BaPCod avec JuMP (langage de programmation mathématique en Julia) - Support et maintenance du framework Voici une description de BaPCod : https://bapcod.math.u-bordeaux.fr Contexte technique : C++, Julia, JuMP