À propos de Jean-Luc
Applied mathematics and computer science engineer and researcher, I have close to 20 years of international industrial and academic experience (including drexel University, inria, Beijing Institute of Technology, T-Systems, continental, artelys,...) solving data, image, vision, hpc problems by advanced computing techniques (aws/slurm/sge deployments, embedded C++, algorithmic differentiation).
I am a published and world recognised expert in source transform AD (maintainer of tapenade, diffblas, difflapack), compressed sensing (hard thresholding pursuit and its variant, uncertainty quantification) and similarity measures for images (distance transforms, weyl's discrepancy).
I have lead industrial and academic research group (officially certified to supervise doctoral students in Europe - habilitation - as of December 2025) and taught computer science and applied maths classes worldwide (large linear systems, modern optimization, mathematics of machine learning, intro to ML,...)
Through my diverse and non-classical career I have managed to adapt to specific subject and am capable of talking to subject matter experts in all disciple, working out their problems in order to come up with creative solutions.
On the side, I love fiddling on raspberry pis fooling around with efficient implementations and frugal algorithms.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Allemand
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Chinois
Notions
Accepte de travailler sur site
Troyes (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 40 km)
Expériences
- INRIAAdvanced researcherCENTRES DE RECHERCHEjanvier 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 5 mois)Sophia Antipolis, FranceRecherche fondamentale dans le domaine de la différentiation algorithmique par transformation de source.Je travaille sur trois aspects majeurs de la différentiation:
- J'ai développé un outil de profiling d'un code afin d'aider les utilisateurs à choisir des stratégies de checkpointing afin d'optimiser les performances temps/mémoire sur leur code de calcul scientifique de grande échelle
- Je suis en train de développé des outils d'analyse de la jacobienne (dérivée d'ordre 1) pour faciliter leur calcul sur des architectures de types GPU
- Je suis en train de développer des méthodes et modèles de données pour la différentiation et génération de code source depuis un code écrit en Julia. Cette prouesse n'est faite par personne d'autre aujourd'hui.
- TitusTechFreelance mathematicianfévrier 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 4 mois)FranceTitusTech is my newly created business specialising in outreach in applied mathematics and algorithms. Among others, teaching
- Data sciences and AI as part of OpenClassRoom
- Teaching Mathematics at London School of Economics and Political Sciences
- Consulting on data science projects
- ArtelysEngineeraoût 2021 - décembre 2023 (2 ans et 4 mois)Paris, FranceArtelys speciliazes in mathematical numerical optimization and power systems. As part of this software and consulting company, I
- Supervise the R&D for massive, distributed, Monte Carlo simulations of power systems (H2020 funded project)
- Contribute to data science modeling tasks, including climate correction and gas consumption prediction (mainly for GRDF)
- Contribute to an open source suite of simulation tools for power systems: Dynawo (via RTE)
- Cloud deployment of computations as a service toolboxes through AWS (EC2 / Batch)
- Development of a platform for TSO coordination on the european grid (contribution to the open source project PowSyBl)
- Maintain the deployment pipeline of our core optimisation toolbox (through Jenkins, dockerization, and support)
- Supervision and training of junior engineer (both in terms of theoretical and engineering aspects) Technology stack: Git, C++, Python 3, CI/CD, GitLab, VSCode, PyCharm, OpenModelica, SunGridEngine, AirFlow, poetry, venv, pandas, java
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Formations
- Ph.D. Mathématiques industriellesJohannes Kepler University of Linz2012Doctorat en mathématiques industrielles, j'ai fait un travail de recherche axé sur les méthodes d'analyse de structures dans des images naturelles et interferometriques. Les méthodes développées se basent sur l'analyse de fréquences instantannées (via des images monogéniques) et sur l'analyse de divergence de Weyl (discrepancy norm). Des applications ont été données dans le domaine du contrôle qualité par vision automatique ainsi que pour l'analyse de stress dans les polymer par des méthodes non-intrusives.
- Diplôme d'ingénieur en Informatique et Mathématiques AppliquéesENSEEIHT2009Au sein de l'ENSEEIHT, grande école d'ingénieur de l'institut national polytechnique de Toulouse et aujourd'hui connu comme centrale Toulouse, j'ai suivi le cursus en mathématiques appliquées. En particulier, je me suis spécialisé lors de la dernière année en interaction hommes/machines avec des expériences intensives en vision / apprentissage / traitement de la voix.