Hassane Azzi

Operations Research Engineer / C++ Developer

Moves to Paris, Paris, Toulouse, Nice, Lille

  • 48.8546
  • 2.34771
  • Indicative rate €325 / day
  • Experience 2-7 years
  • Response rate 100%
  • Response time A few days
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Confirmed availability

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Location and geographical scope

Location
Paris, France
Can work in your office at
  • Paris and 50km around
  • Paris
  • Toulouse
  • Nice
  • Lille

Preferences

Project length
  • ≤ 1 week
  • ≤ 1 month
  • Between 1-3 months
  • Between 3-6 months
  • ≥ 6 months
Business sector
  • Aviation & Aerospace
  • Automobile
  • Research
  • Consulting & Auditing
  • Software Publisher
+3 autres
Company size
  • 1 person
  • 2 - 10 people
  • 11 - 49 people
  • 50 - 249 people
  • 250 - 999 people
+2 autres

Verifications

Influence

Languages

  • Anglais

    Full professional proficiency

  • Français

    Native or bilingual

Categories

Skills (16)

Hassane in a few words

Je suis ingénieur Recherche opérationnelle & optimisation / Développeur C++ ayant un background scientifique et technique en développement informatique, Recherche opérationnelle et Data Science.

Je cherche des missions de longues durées en développement informatique, particulièrement en langage C++.

N'hésitez pas à me contacter pour toute information complémentaire.

Experience

OPTIM & DECISION

Consulting & Auditing

Auto-entrepreneur

Paris, France

November 2019 - Today

Création d'une micro-entreprise (OPTM & DECISION) de conseil et développement informatique afin de répondre aux besoins des sociétés clientes en terme de solutions informatiques adéquates, en se basant sur les techniques d'optimisation, Recherche opérationnelle et Machine Learning.
-Conseil en systèmes et logiciels informatiques;
-Développement de solutions d'aide à la décision.

Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS-CNRS, Toulouse) - CNRS

Logistics & Supply Chain

Ingénieur optimisation Logistique & Supply Chain

Toulouse, France

March 2019 - July 2019

L’objectif de la mission proposée est de réaliser une étude sur les algorithmes de résolution du problème de tournées de véhicules avec capacités limitées (CVRP), puis d’appliquer sur un cas pratique en transport et logistique.

Mission: Optimisation du plan de transport d'une société: étude et application des algorithmes de tournées de véhicules.
-Conception et planification des tournées de véhicules régulières
-Développement d'un algorithme en utilisant la métaheuristique Tabu-Search pour résoudre le problème de tournées de véhicules.
-Implémentation de la solution sur un jeu de données en utilisant le solveur Cplex Optimization Studio
-Analyse des résultats trouvés en fonction du nombre de véhicules utilisés (camions semi-remorques), le temps total et le coût des trajets parcourus par les camions.

SEGULA Technologies

Consulting & Auditing

Ingénieur optimisation & développement C++

Cherbourg-en-Cotentin, France

March 2018 - August 2018

Mission : Modélisation et optimisation de la gestion de l’énergie électrique à bord d’un voilier
Dans le cadre du projet E3S : Energy Smart Sailing Ship, l'objectif du stage est la conception et mise en œuvre d’un système hybride de gestion intelligente des flux de production et consommation de l'énergie électrique à bord d’un voilier de plaisance, basée sur les énergies renouvelables. Le voilier est composé de plusieurs équipements, d'une part les équipements sources qui produisent de l’énergie électrique comprenant : les panneaux solaires photovoltaïques, les éoliennes, un parc de batteries pour stocker l’énergie électrique produite et l’utiliser lorsque les conditions météorologiques (ensoleillement, température et vitesse du vent) sont défavorables pour la production et enfin un groupe électrogène qui sera utilisé comme un équipement de secours en cas d’aléas météorologiques. D'autre part, les équipements charges consommateurs d’énergie électrique: les équipements électroniques et le tableau de bord du voilier, les équipements électroménagers et confort thermique : frigo, lave-linge, plaques chauffantes, télévision, climatiseur, douche, etc.

Mission :
-Le projet contient deux parties complémentaires : génie électrique (GE) réalisée par un autre stagiaire, Recherche opérationnelle (RO) et une troisième partie : Interaction Homme-Machine (IHM) qui connecte les deux premières parties sera traitée avec l’avancement du projet.
-La partie génie électrique porte sur la modélisation et la régulation du système énergétique du voilier : les flux du courant électrique, calcul de puissance, calcul de l’énergie produite et consommée par les équipements.
-La seconde partie Recherche opérationnelle porte sur la modélisation mathématique et l’optimisation des flux énergétiques des équipements sources et charges du voilier, en se basant sur un bilan énergétique de production/consommation prévisionnel, réalisé la veille du jour de navigation afin de minimiser les erreurs des prévisions météorologiques.
-Modélisation et résolution du problème d'optimisation robuste (selon plusieurs scénarios) avec le solveur GLPK et implémentation de la solution avec le langage C++ sous Microsoft Visual Studio.
-Analyse des incertitudes liées aux paramètres du problème (incertitudes sur la production et la consommation de l’énergie électrique en temps réel, ce qu’on appelle communément le bilan énergétique en temps réel, engendrées par le changement des conditions météorologiques durant la navigation : température, ensoleillement et vitesse du vent).
  • C++
  • Microsoft Visual Studio 2017
  • GLPK

Ecole Nationale de l'Aviation Civile (ENAC)

Aviation & Aerospace

Ingénieur optimisation & développement Java

Toulouse, France

November 2017 - January 2018

Mission: résolution du problème de conflits aériens par recuit simulé.

Dans le cadre de la gestion du trafic aérien, pour éviter le risque de collision entre les aéronefs, des distances de séparation doivent être respectées. On dit que deux aéronefs sont en conflit si les distances qui les séparent sont inférieures à 5 NM (NM: Nautical Mile, 1 NM = 1852 mètres) horizontalement ou à 1000 ft (ft: feet, 1ft = 30.48 cm) verticalement. Autrement dit, un conflit aérien est une perte de séparation entre deux ou plusieurs aéronefs qui se retrouvent trop proches les unes des autres selon les normes de sécurité prédéfinies par l’Association Internationale du Transport Aérien (IATA).
La résolution de conflits aériens consiste à utiliser des manœuvres d'évitement (changement en vitesse, changement en altitude et changement en cape) pour assurer le respect de ces normes de séparation entre les aéronefs. Chaque manœuvre a un certain coût lui associé suivant sa nature.

L’objectif du problème étudié est justement consiste à minimiser le coût total des manœuvres appliquées aux aéronefs. Dans ce mini-projet, notre travail consiste à résoudre le problème de conflits aériens en appliquant la méthode d’optimisation (métaheuristique) recuit simulé.
-Etude et modélisation du problème sous forme d’un modèle mathématique d’optimisation ;
-Résolution du problème en appliquant la métaheuristique Recuit Simulé ;
-Implémentation de la solution avec MATLAB et Java. Réalisation des tests sur des instances fournies par l'ENAC ;
-Analyse des différents résultats trouvés (le temps de calcul, la valeur du coût) en fonction du nombre d'aéronefs.

LocalSolver / ENAC

Consulting & Auditing

Ingénieur optimisation & développement C++

Toulouse, France

November 2017 - December 2017

Mission: modélisation et résolution de problèmes industriels avec le solveur d’optimisation mathématique LocalSolver et C++.
-Utilisation de quelques modèles de Programmation Linéaire en Nombres Entiers (PLNE).
-Etude de cas et application pour résoudre des problèmes industriels concrets : modélisation et résolution du problème d'affectation d'équipages en transport aérien (Crew Scheduling Problem).

ENAC

Aviation & Aerospace

Ingénieur optimisation & développement Python

Toulouse, France

October 2016 - January 2017

Projet: Ordonnancement des atterrissages dans un aéroport: séquencement des avions au départ et à l'arrivée.

La gestion du trafic aéroportuaire pose de nombreux problèmes d'optimisation ce qui rend son trafic aérien difficile à prévoir. Dans ce contexte, l'affectation des parkings aux avions, la recherche de séquences optimales d'avions sur une piste, voir sur plusieurs pistes et l'affectation de cheminements stratégiques sont autant d'enjeux majeurs pour les services de la navigation aérienne.

Le but de ce mini-projet est de programmer une stratégie de séquencement des vols à l'arrivée des aéroports afin d'éviter l’engorgement suite à des arrivées proches des différents avions.
L’optimisation du séquencement des avions sur une piste peut se modéliser comme un problème d’ordonnancement (problème NP-difficile): il s’agit de trouver la meilleure programmation d’une séquence des dates d’atterrissages et des décollages prévues, en respectant les contraintes et normes de séparation entre les avions sur la piste. La fonction-objectif du problème d’optimisation consiste à trouver la séquence qui minimise le temps total d'atterrissage des avions (la somme pondérée des coûts liés aux avances et retards).
Dans ce mini-projet, on a réalisé une étude comparative entre plusieurs modèles et approches d'optimisation étudiés, à savoir: l'optimisation stochastique à deux niveaux, l'optimisation robuste (avec plusieurs scénarios) et l'optimisation online (dynamique).

Mission :
-Modélisation du problème sous forme d’un Programme Linéaire en Nombres Entiers (PLNE).
-Implémentation de la solution du PLNE avec Python en utilisant la bibliothèque d’optimisation PuLP pour chaque cas d'étude.
-Réalisation de quelques tests sur la solution et évaluation de l'impact du nombre de pistes d'atterrissage sur la fonction objectif du problème (temps de calcul).

  • Python (PuLP)
  • Linux (Ubuntu)

Institut supérieur de l'aéronautique et de l'espace

Aviation & Aerospace

Ingénieur Machine Learning

Toulouse, France

November 2016 - January 2017

Projet étudiant : One-Class Support Vector Machine (1-class SVM) with non-linear kernel.
Ce projet consiste à résoudre le problème de classification et séparation des données en 2D ou 3D, en appliquant un algorithme très pratique en Machine Learning, qui est le Support Vector Machine.
-Résolution du problème SVM 1-class à l'aide de l'algorithme Sequential Maximization Gradient Optimization.
-Proposition et implémentation de l'algorithme avec Python

Bonatti S.p.A

Energy & Utilities

Ingénieur Planning & Cost control

Alrar, Algérie

October 2014 - August 2016

Projet : Inlet Separation& Boosting facilities. EPC Project Bonatti joint-venture Petrofac à ALRAR.
Ce projet permettra la réalisation d'une unité de compression de gaz pour booster la production du champ d'Alrar dans la région d'Illizi, afin de maintenir un niveau de production élevé et faire face à la chute de pression. Le contrat inclut également une opération de rénovation de l'usine de traitement de gaz d'Alrar.
Mission :
-Réalisation d'un projet en EPC (Engineering, Procurement et Construction) de construction d'une nouvelle unité de boosting du champ gazier d'Alrar.
-Élaboration du planning du projet avec Primavera P6; Suivi de l’avancement des travaux, mise à jour et révision du planning;
-Analyse de la situation du projet selon les paramètres coût et temps, identification des problèmes critiques et proposition des solutions, afin d’accomplir les objectifs dans le cadre du projet ;
-Organisation des réunions d’avancement et de coordination avec le client, sous-traitant et équipe projet ;
-Prise en charge des attachements des travaux et factures avec le client ;
-Établir les rapports journaliers, hebdomadaires et mensuels

Air Algérie

Aviation & Aerospace

Ingénieur Recherche opérationnelle & développement C++

Alger, Algérie

April 2013 - October 2014

Mission: optimisation des plannings de transport du personnel navigant technique et commercial.
-L'objectif principal du stage est d'organiser et optimiser avec une application informatique (logiciel), les circuits de ramassage des équipages le jour "J", en intégrant toutes les contraintes liées au transport. Ce problème classique de Recherche opérationnelle peut être modélisé comme un problème de tournées de véhicules avec contraintes de capacité, dont l'objectif d'optimisation se concentre généralement sur la minimisation de la distance totale parcourue par les véhicules ou du temps total des trajets des véhicules.
Mission :
-Optimisation avec une application informatique des circuits de ramassage des équipages (PNT et PNC), en intégrant toutes les contraintes liées au transport (Problème de tournées de véhicules avec contraintes de capacité: CVRP).
-Résolution du problème avec la méthode "Tabu Search" et implémentation de la solution en utilisant le langage de programmation C++.
-Réalisation des codages et des tests unitaires et d'intégration;

IT Solutions Algérie

Consulting & Auditing

Développeur informatique

Alger, Algérie

September 2012 - August 2013

Mission: accompagner les clients pour concevoir et déployer des solutions informatiques.
-Etude, analyse des besoins selon le cahier des charges et les exigences des clients;
-Modélisation, prototypage, implémentation et développement des outils opérationnels;
-Réalisation des tests unitaires, résolution des problèmes de code et effectuer des opérations de débogage et correction;
-Déploiement, maintenance corrective et évolutive de la solution;

Air Algérie

Aviation & Aerospace

Ingénieur Recherche opérationnelle & développement C

Alger, Algérie

October 2011 - March 2012

Mission: optimisation des plannings d’affectation des ressources des opérations au sol

L'objectif de la mission proposée est de réaliser une application informatique (logiciel) qui génère les plannings d’affectation des ressources matérielles et humaines en fonction des plannings des vols journaliers (tout en minimisant les coûts d'affectation), indispensables à la fourniture des services d'assistance au sol demandés par chaque vol en transit.
Mission :
-Analyse des besoins et des exigences, rédaction de spécifications;
-Modélisation et résolution du problème en utilisant la théorie des graphes et implémentation de la solution sur un jeu de données.
-Réalisation des codages et des tests unitaires et d'intégration;
  • langage C
  • CodeBlocks

Education

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