About Enzo
- Optimisation de la planification des ressources au sol via un modèle de programmation linéaire.
- Réduction du nombre de contraintes grâce à la théorie des graphes.
- Amélioration de la qualité des solutions et réduction de la consommation mémoire.
- Maintenance et optimisation de code en C++ et suivi de performances avec PowerBI.
- Développement et déploiement de modèles ML pour classification de documents et OCR.
- Automatisation d’un algorithme de repositionnement de containers vides (RO).
- Optimisation de code Python et déploiement cloud (AWS, Google Cloud, Azure).
- Machine Learning / Deep Learning : PyTorch, JAX, Computer Vision, NLP
- Recherche Opérationnelle : Gurobi, optimisation combinatoire, programmation linéaire
- Développement : Python (Pandas, OpenCV, API), C++, Julia, R, TypeScript
- Cloud & Outils : AWS, Azure, Google Cloud, Jira, Confluence
- Réduction du temps de calcul d’un solveur d’optimisation tout en améliorant la qualité des solutions.
- Déploiement d’un système OCR et d’un outil interne de validation des données en production.
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Experience
- Tetrixx,Stage Data ScientistLOGISTICS AND SUPPLY CHAINJanuary 2025 - July 2025 (6 months)SingaporeConception, implémentation et déploiement d'un modèle de machine learning pour classifier des factures. Implémentation et déploiement d'un outil interne de validation des données. Restructuration et déploiement d'un projet de recherche opérationnelle sur le repositionnement des containers vides initialement à l'état de POC . Optimisation du code correspondant et automatisation de l'éxécution de l'algorithme pour permettre l'analyse de résultats provenant de différents scénarios. Entraînement et déploiement de modèles d'OCR. Maintenance de la data pipeline et tests.
- Air France - KLM Data, OR &AI,Stage de recherche opérationnelleLOGISTICS AND SUPPLY CHAINJuly 2024 - January 2025 (6 months)Roissy-Charles de Gaulle, FranceAmélioration d'un modèle de programmation linéaire pour un moteur de dimensionnement des ressources au sol. Réduction du nombre de contraintes du programme linéaire utilisant la théorie des graphes. Réduction de l'espace des solutions réalisables pour améliorer la qualité des solutions obtenues et la consommation mémoire. Monitoring des runs effectués pour le suivi des performances avec de l'analyse de données grâce à PowerBI. Maintenance du code (C++) tests unitaires et fonctionnels.
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