Sara M.

Conduite de projets de recherche appliquée à l’intersection de l’intelligence artificielle, du calcul haute performance et du calcul scientifique à grande échelle. Développement de méthodes de machine learning et de pipelines expérimentaux pour plusieurs domaines, notamment l’immunologie computationnelle, l’analyse vidéo et l’exploitation de données scientifiques.

Travail sur des problématiques d’optimisation en contexte stochastique et non convexe, ainsi que sur des stratégies d’entraînement efficaces pour les modèles de deep learning modernes. Analyse de défis liés aux architectures et aux systèmes pour l’IA à grande échelle, notamment le routage, les communications, le passage à l’échelle et les performances sur infrastructures de calcul intensif.

Conception, entraînement, évaluation et diagnostic de modèles de deep learning sur infrastructures GPU et HPC, en collaboration avec des équipes de recherche interdisciplinaires. Mise en place de protocoles expérimentaux reproductibles, analyse des compromis entre performance, coût de calcul et scalabilité, et formulation de recommandations techniques à partir des résultats obtenus.

Pilotage du projet R&D « Future Road », mené avec plusieurs partenaires industriels autour de l’instrumentation intelligente des infrastructures routières.

Conception d’une unité de collecte en bord de route combinant caméras, lidars et capteurs infrarouges pour mesurer l’usure de la chaussée et différents paramètres de circulation. Coordination de l’intégration de tapis équipés de nano-capteurs permettant la pesée des véhicules en temps réel.

Encadrement d’une équipe de développeurs logiciels chez Eiffage et contribution aux volets data science, traitement des données et intégration système. Accompagnement du projet jusqu’en 2023 afin d’en assurer la continuité technique et le déploiement.