RÉSUMÉ DU PROFIL

Ingénieur passionné en ML & Web, ayant de forte connaissances en Python et ses frameworks ML (TF, PyTorch, JAX), ainsi que en JS/TS et ingénierie d'applications web. Efficace dans le travail avec des équipes diverses, sur site et à distance.

Expériences notables :

• Leadership : Direction de l'équipe technique d'un projet ayant généré des dizaines de millions d'euros de bénéfices.
• Contribution Open-Source : Contributions importantes à la libraririe open-source, tf-encrypted, pour le machine learning chiffré dans TensorFlow, acceptée à l'atelier PPML NeurIPS 2018
• Recherche : Stage de recherche sur l'apprentissage du langage ancré et la fusion des modalités pour lequel vous pouvez trouver les diapositives annotées ici
• Entrepreneuriat : Création d'Explee en 2012 en tant que CTO, une plateforme en ligne pour créer des vidéos animées.

COMPÉTENCES

• Compétent en Python avec expérience en TensorFlow, PyTorch, et Jax (Calculs locaux et distribués).
• Connaissances moyennes de CUDA et Triton.
• Solide connaissance en ingénierie d'infrastructure (AWS, Docker, Linux) et des processus de développement (CI/CD, git, etc.).
• Compétent en TypeScript/JavaScript et PHP. Notions de C++ et Golang.
• Niveau en français et anglais courant, avec une compétence de travail limitée en italien.

SUJET D'INTÉRÊTS EN RECHERCHE & INGÉNIERIE

• Scalabilité ML : Réduire le besoin de calcul en améliorant l'efficacité des modèles, et en dévelopant des infrastructures et algorithmes scalable pour la recherche et la mise en production.
• LLMs améliorés par le "ML traditionnel" : en particulier les LLMs améliorés avec des planificateurs, critiques et vérificateurs externes.
• Machine Learning Explicable/Interprétable : développer des outils pour ouvrir la "boîte noire".
• Apprentissage par renforcement (RL), en particulier RL multi-agents et agents améliorés par LLM pour améliorer les interactions homme-machine.

EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE (classée par date)

Direction d'une équipe de 3 chercheurs chez Kog avec un rôle de lead préentraînement sur des modèles co-conçus avec le hardware pour une vitesse d'inférence extrême.

Directiojn d'une équipe à distance de 5 professionnels techniques chez WoW Studio, une entreprise de tech et médias développant des expériences et produits web innovants utilisant les technologies blockchain (Ethereum L1/L2).

• Direction à distance du développement de la collection NFT WoWG à grand succès.
• Participation active au processus de recrutement des développeurs par la conduite d'entretiens et la création d'évaluations techniques pour évaluer les candidats, assurant une équipe hautement qualifiée.
• Livraison de plusieurs applications web en coordonnant et supervisant le travail des développeurs.
• Établissement de processus efficaces pour l'organisation des tâches, favorisant la collaboration et la communication transparente au sein de l'équipe à distance. (outils principaux : Asana et Github)
• Principal contact pour les questions techniques, offrant orientation, soutien et revues de code aux membres de l'équipe pour améliorer leurs compétences et leur efficacité globale.

Création de Leniax, une librairie JAX pour appliquer des algorithmes de qualité-diversité à l'Automates Cellulaire Continu Lenia :

• Exploration de la direction peu recherchée des algorithmes QD dans le domaine de Lenia, en se concentrant sur la conception et l'implémentation des algorithmes.
• Organisation de réunions de recherche interdisciplinaires avec des mathématiciens et des chercheurs en ML.
• Publication de Leniax, un logiciel complet pour faciliter l'utilisation des algorithmes QD sur Lenia.

Stage de recherche sur l'apprentissage du langage ancré dans des environnements simulés à ANITI (Institut d'Intelligence Artificielle et Naturelle de Toulouse) :

• Recherche conduite sous la supervision de Rufin VanRullen.
• Optimisation d'un jeu de simulation multi-agents pour améliorer l'efficacité de l'entraînement des modèles.
• Développement et entraînement de plusieurs modèles multimodaux pour la fusion des modalités (vision par ordinateur et traitement du langage naturel).
• Présentation finale présentation et diapositives annotées
• Projet réalisé avec PyTorch : https://github.com/ruflab/soc

Contributeur à la bibliothèque Open Source pour le Machine Learning chiffré dans TensorFlow : tf-encrypted acceptée à l'atelier PPML NeurIPS 2018. Article de recherche associé

• Contribution au prototype permettant à Cape Privacy de sécuriser son premier tour de financement.
• Développement de fonctions discrétisées pour les réseaux neuronaux, permettant l'entraînement et l'inférence chiffrée.

Autres Contributions :

• Utilisation de GANs pour la compression vidéo (2019)
• Apprentissage par renforcement avec des "modèles de mondes" (2017)
• Blogueur sur https://medium.com/@morgangiraud (Sujet principal : ingénierie ML)

Travaillé comme développeur freelance PHP/JavaScript, optimisant l'infrastructure et l'application. Aide à la structuration des processus techniques.

Enseigné deux cours d'un semestre : PHP/MySQL et Algorithm/JavaScript, introduisant les étudiants aux langages de programmation, écosystèmes et concepts algorithmiques de base.

Co-fondé la startup Explee en tant que CTO : une plateforme en ligne pour créer des vidéos animées.

• Développement de l'ensemble de l'infrastructure technique de l'application web complexe utilisant AWS, Docker.
• Conçeption et développement du moteur de rendu vidéo en JavaScript et des algorithmes de vision par ordinateur pour le dessin automatique.

FORMATION

Grande école d'ingénieurs faisant partie de l'Institut Mines-Télécom

Cours intensifs en mathématiques et physiques avancées.