Carlos Segura González es investigador titular en el área de computación del CIMAT. Realizó estudios en Ingenería Informática y Doctorado en Física e Informática en la Universidad de La Laguna, España, finalizando en 2006 y 2012, respectivamente. Se especializa en la aplicación de métodos de optimización heurísticos a problemas prácticos, incluyendo problemas de optimización combinatoria, multi-objetivo y en una diversidad de áreas como logística, planificación y telecomunicaciones. Está especialmente interesado en su implementación eficiente, haciendo uso para ello de estructuras de datos y algoritmos avanzados, así como de tecnologías de paralelización. Ha publicado más de 80 artículos, incluyendo más de 30 en revistas de primer nivel. Sus trabajos han sido citados más de 1200 veces. Ha sido co-organizador de varios de los congresos más importantes del área de optimización aproximada, incluyendo el IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) en el rol de Technical Chair, así como el Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO), dirigiendo la rama de Algoritmos Genéticos. A nivel nacional es organizador de la Escuela de Cómputo Evolutivo. Entre sus logros cabe destacar que, junto con sus colaboradores, los métodos que ha desarrollado son líderes en varios problemas de optimización, como el Job Shop Scheduling Problem, el problema de asignación de frecuencias o el del particionado de grafos. Además ha sido el líder de varios equipos que han ganado diversos concursos de optimización, como el Wind Farm Layout Optimization Competition o el PACE Challenge 2018. En relación a actividades formativas lidera en la actualidad un programa orientado a programación algorítmica para preparar a estudiantes para el International Collegiate Programming Contest (ICPC). En los últimos años ha sido el preparador de 3 equipos que se clasificaron a la final mundial de este prestigioso torneo.