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'IA Fabric pour développer et industrialiser un logiciel d'optimisation des réglages des équipements et de simulation du réseau de distribution de gaz. Je collabore avec un Data Scientist sur le volet algorithmique, tout en assurant l'intégration au SI en lien avec les Data Engineers et l'équipe Projet (PO/CP).

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)

- Mise en place d'une collaboration avec un chercheur de premier plan sur l'optimisation numérique d'infrastructures énergétiques.

- Rédaction de la documentation scientifique et technique : spécifications, modèle mathématique, algorithmes, analyse comparative

Contexte technique : Julia, JuMP, Ipopt, MadNLP, HiGHS, SCIP, Gurobi, GAMS, Python, C++, CI/CD, tests unitaires, tests e2e

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. J'ai travaillé dans une équipe composée de deux ingénieurs recherche opérationnelle, un ingénieur back-end et un ingénieur front-end.

Mes réalisations :

- Conception et développement full stack des produits (recherche opérationnelle, front, back, base de données, déploiement)

- Développeur principal des paquets open-source Coluna, DynamicSparseArrays et BlockDecomposition (totalisant 220+ 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 : Github Coluna :

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