CV de spécialiste en recherche en IA

Chercheur en IA avec 8 ans d’expérience dans un laboratoire de recherche appliquée en machine learning, où il développe des modèles Transformer et des méthodes d’apprentissage par renforcement. Maîtrise de la conception expérimentale, de l’évaluation des modèles et des processus d’entraînement reproductibles ; titulaire d’un doctorat en informatique et auteur de publications de recherche évaluées par les pairs.

Chercheur scientifique senior chez Cedar Peak Intelligence, Boulder, CO (2021 – Aujourd’hui) - Conçu une méthode d’apprentissage par renforcement pour des tâches linguistiques en plusieurs étapes, améliorant de 4 points de pourcentage les taux de réussite sur une suite d’évaluation interne. - Créé un pipeline d’évaluation PyTorch pour 12 variantes de modèles, réduisant le temps d’examen des expériences de 5 à 3 jours. - Accompagné 2 chercheurs associés dans la conception expérimentale et les processus reproductibles ; contribué à des expériences pour 3 articles collaboratifs. Chercheur scientifique chez Alpine Signal Labs, Denver, CO (2018 – 2021) - Entraîné des modèles Transformer pour la compréhension de documents à l’aide de tâches distribuées avec PyTorch, réduisant de 9 % l’erreur de validation sur un jeu de données de test. - Réalisé des études d’ablation sur 6 configurations de modèles, identifiant une architecture plus simple qui a réduit de 15 % les ressources de calcul nécessaires à l’entraînement.

Doctorat en informatique — Summit Plains University, Fort Collins, CO (2018)

• « Efficient Adaptation for Long-Form Document Tasks », NeurIPS (2024) • « Preference Optimization Under Limited Feedback », ICML (2022)

• PyTorch, JAX, Weights & Biases • Slurm, Git, LaTeX