Curriculum vitæ

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Expérience

Développeur C++ pour la recherche opérationnelle

• Développement, documentation et maintenance d'algorithmes d'optimisation dans le domaine du transport en commun.

Travail de thèse de doctorat

• Conception d'un algorithme évolutionnaire générique et interprétable pour l'optimisation de propriétés moléculaires quelconques. Implémentation de l'algorithme au sein d'une bibliothèque logicielle (EvoMol) destinée à être maintenue et à être accessible à des utilisateurs non informaticiens.
• Proposition d'une méthode d'optimisation basée sur un modèle de substitution pour l'optimisation à coût réduit de propriétés moléculaires coûteuses. Le modèle de substitution est un modèle d'apprentissage automatique qui permet de prédire à faible coût les valeurs de la propriété cible.
• Intelligence artificielle explicable : génération d'explications contre-factuelles pour des modèles d'apprentissage automatique de propriétés moléculaires binaires.

Enseignement

• 192h d'enseignement, principalement à une audience d'étudiants en licence et master.
• Cours d'algorithmique et de programmation avancée (design patterns).
• Encadrement de plusieurs étudiants effectuant des stages au sein de laboratoire LERIA.
• Formation pratique à l'apprentissage automatique destinée à des enseignants de l'enseignement secondaire.

Représentant des doctorants au conseil du laboratoire

• Rôle élu qui consiste à prendre part aux discussions et votes du conseil du laboratoire, en tant que représentant des doctorants.

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Compétences principales

Programmation

Bonne connaissance de Python et C++, expérience avec C et Java.

Bibliothèques logicielles

Bonne connaissance de Scikit-Learn, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, RDKit. Expérience avec Pytorch.

Outils

Git, Latex/Beamer, slurm, conda, bash et programmes UNIX.

Langues

Français (langue natale). Bon niveau en anglais.

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Formation

Doctorat en Informatique

• Titre : "Recherche combinatoire guidée par apprentissage artificiel en chimie moléculaire.
• Thèse en Informatique liée aux domaines de l'apprentissage artificiel et de l'optimisation combinatoire. Application à la chimie moléculaire.

Master en Informatique (2nd cycle)

• Master orienté recherche : intelligence artificielle, apprentissage automatique, optimisation combinatoire.

Licence en Informatique (1er cycle)

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