Lionel Garcia

• Prestation de services de développement de logiciels scientifiques pour des clients académiques et industriels. Spécialisation dans les workflows d'analyse de données et le développement de pipelines.
• Travail actuellement sur des projets liés à l'astronomie.

• Responsable d’un programme scientifique d’envergure avec le télescope spatial James Webb, gestion d’une équipe de 15 scientifiques.
• Développement, publication et maintenance de jaxoplanet (suite de modèles pour l’analyse de séries temporelles astronomiques), nuance (algorithme basé sur des processus Gaussiens pour la detection de signaux périodiques dans des séries temporelles dominées par du bruit rouge), et spotter (modèle stochastique de surfaces stellaires actives). Ces outils utilisent JAX, optmisé pour l'éxecution sur GPU, et utilisés dans le cadre de modélisations Bayésiennes, d'inférence et de machine learning.
• Diffusion des travaux de recherche sous forme de packages Python open-source avec documentation complète, CI/CD et tests unitaires.

• Opération et maintenance d'un réseau de télescopes robotiques pour le projet SPECULOOS. Développement d’un pipeline automatisé de traitement d'images. Création et maintenance de dashboards web pour la visualisation de l'analyse de données (40 utilisateurs).
• Développement, publication et maintenance de prose (pipelines de traitement d’images astronomiques), twirl (reconnaissance de motifs d’astérismes stellaires), et ballet (réseau de neurones convolutifs pour la modélisation de profils stellaires).

• Application du machine learning pour collecter des données et prédire les coûts des futures missions spatiales.

• Conception du workflow d’analyse de données pour l’étalonnage d’un instrument du Large Hadron Collider.