Alessandro Pannone si è laureato con Lode in Ingegneria Gestionale (curriculum: Modelli Decisionali per l'Ingegneria Gestionale) nel luglio 2022 presso Sapienza Università di Roma, discutendo la tesi "Ottimizzazione e Deep Learning per la Registrazione e la Segmentazione di Point Cloud", svolta in collaborazione con la startup Deix s.r.l. e sotto la supervisione del Prof. Marco Sciandrone.
Da ottobre dello stesso anno ricopre il ruolo di Mathematical Optimization Research Engineer presso Spindox S.p.A.
Da giugno 2023 frequenta il dottorato di ricerca ABRO nel curriculum di Ricerca Operativa (MAT-09). Afferisce al Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale "Antonio Ruberti" (DIAG).
Il tema su cui si svolge l'attività di ricerca, in collaborazione con l'azienda Spindox S.p.A è "Mixed Optimization and Machine Learning to Manage Uncertainty".
Le principali tematiche su cui si svolge l'attività di ricerca sono: Metodi di ottimizzazione continua e discreta a supporto del Machine Learning, in particolare applicati alla Neural Architecture Search (NAS).