Adrien Todeschini

Ingénieur Recherche & Développement, Inria Bordeaux - Sud-Ouest

33300BordeauxAquitaine - France

39 contacts
Depuis 2009

Au sein de l'équipe ALEA, je conçois et développe un logiciel généraliste pour l'inférence bayésienne utilisant des systèmes de particules en interaction.

Travail réalisé :
- Etude bibliographique, état de l'art sur les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) et Monte Carlo séquentielles (SMC) également appelées filtrage particulaire
- Prototypage sous Matlab, comparaison avec le filtre de Kalman dans le cas linéaire gaussien
- Spécifications fonctionnelles et choix techniques de développement
- Conception et développement C++, utilisant largement les bibliothèques du projet Boost, versionnage SVN
- Formalisation et programmation de tests d'intégration
- Application à des modèles de Markov cachés linéaires et non linéaires, et à des modèles de classification
- Développement d'un package R interfacé avec C++
- Déploiement multi-plateforme via CMake
- Rédaction de rapports : étude préalable, spécification, conception
- Présentations et participation à de nombreux groupes de travail et séminaires dans le domaine des statistiques et de l'informatique
- Suivi d'une formation professionnelle en gestion de projets informatiques dans la recherche

Travail en cours :
- Documentation, tutoriels, site web
- Contrat de transfert de compétences avec le CEA

http://alea.bordeaux.inria.fr/

Je suis actuellement en CDD et mon contrat s'achève en Décembre 2012.

Enseignement - Animation - Recherche
Expérience professionnelle
2008 - 2008

Equipe Structural Analysis : Prise en compte des incertitudes dans le recalage de modèles numériques
- Formalisation et développement d'une méthode probabiliste de recalage (identification) de paramètres de modèles numériques.
- Application à des modèles non-linéaires, faisant appel à des calculs aux éléments-finis.
- Programmation d'un prototype en Python et couplage avec Abaqus.

Aéronautique - Marine - Espace - Armement
2007 - 2007

Département de Géophysique : Séparation de sources sur les données climatiques du Chili par la méthode ICA
- Formalisation et programmation d'extensions de la méthode ICA (Independent Component
Analysis) sous Matlab.
- Application à la séparation de sources de signaux multidimensionnels (précipitations du
Chili) : détection des signaux NINO3 (El Niño) et AAO (Oscillation Australe Antarctique).
- Rédaction d'un rapport de stage

Enseignement - Animation - Recherche
Ancien élève de
Membre du Groupe

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