Diviyan K.

expert machine learning + cluster de calcul

Paris, France

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Déplacement
Travaille en partie dans vos locaux et en partie en télétravail
Zone d'activité
Recherche des missions à Paris et 15km autour
Compétences
Recherche des missions en Machine learning, Python, Deep Learning, Data science, cluster de calcul
Durée de mission
Préfèrerait éviter des missions ≥ 6 mois

Diviyan en quelques mots

Expert en Machine Learning/ Réseaux de neurones et causalité avec 5 ans d'expérience, j'ai réalisé plusieurs projets de recherche et de développement et d'analyse des données, notamment sur les données du Ministère du Travail.
Mes compétences approfondies en réseaux de neurones (PyTorch et TensorFlow), en Python et leurs librairies de traitement de données, me permettent de mener à bien la réalisation de bout en bout de projets de grande envergure. Ces compétences sont exemplifiées par le développement personnel d'une librairie Python (CausalDiscoveryToolbox), qui repose sur la qualité de code et la robustesse du package.
Ma thèse en Machine Learning, Réseaux de neurones et Causalité avec 8 publications sont une preuve de ma qualité d'analyse, de mon esprit de synthèse.
Je suis aussi le responsable du cluster GPU de l'équipe de recherche TAU, INRIA. Cette opportunité unique m'a permis de:
- Choisir la configuration hardware des serveurs étant un budget de 300k€, totalisant un ensemble de 54 GPUs
- Installer un ordonnanceur de tâches (SLURM) pour l'utilisation académique et équitable du cluster.
- Adapter le cluster pour supporter les conteneurs Dockers
- Maintenir le cluster en fonctionnement
- Effectuer des formations pour les administrateurs d'autres clusters sur l'installation et le maintien de SLURM
- Effectuer des formations aux utilisateurs pour utiliser les clusters
- Réaliser du conseil aux entreprises sur les besoins en GPU

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

janvier 2017 - Aujourd'hui | Gif-sur-Yvette, France

Centres de recherche

INRIA

Thèse en Réseaux de Neurones appliqués à la découverte de relations causales

Thèse en Machine Learning/ Réseaux de neurones et causalité: Comment utiliser la puissance de calcul des réseaux de neurones pour améliorer les techniques existantes de découverte de relations causales dans un cadre de données sans interventions et purement observationnelles.
Développement en parallèle d'un package Python "Boite à outils" sur la causalité en Python. Images docker et Intégration continues ont été implémentées au projet.
mai 2016 - novembre 2016 | Gif-sur-Yvette, France

Centres de recherche

INRIA

Analyse de Base de données/ Data science

Analyse de la base de données sur le questionnaire de conditions de travail DARES. Publication de https://www.la-fabrique.fr/fr/publication/portraits-de-travailleurs-comprendre-la-qualite-de-vie-au-travail/ sur les résultats.
mai 2015 - juillet 2015 | Éragny, France

Transports

SAGEM

Optimisation d'une base de données

Recommandations externes

Formations

Langues

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