AI / Machine Learning Researcher
A mené des recherches sur des modèles d'IA prédictifs adaptés aux communications par satellite en orbite terrestre basse (LEO) soumises à des conditions de vieillissement de canal sévères, en utilisant Python et PyTorch.
- A conçu et évalué des réseaux de neurones convolutionnels sur graphes (GCN) et des unités récurrentes à portes (GRU) pour traiter des structures de graphes dynamiques et évaluer des horizons de prédiction temporelle à plusieurs étapes.
- A géré des pipelines de données de bout en bout, incluant des transformations de tenseurs complexes, la construction de graphes spatio-temporels et la validation de modèles à l'aide des métriques MSE et RMSE.
- A reproduit des implémentations de recherche de pointe pour identifier les goulets d'étranglement des modèles et optimiser les taux d'apprentissage sous des budgets de communication contraints.
Environnement technique