Claire Mercer
Ingénieure de recherche junior en calcul scientifique et apprentissage automatique
Austin
Profil professionnel
Ingénieure de recherche spécialisée dans le calcul scientifique, la modélisation numérique et l'intégration de modèles d'apprentissage automatique. Issue d'une formation solide en physique et en génie informatique, elle conçoit des architectures logicielles fiables et reproductibles pour la recherche appliquée.
Expérience professionnelle
Aetheris Systems
Austin, Texas, États-Unis
Ingénieure de recherche junior
sept. 2024 – Aujourd’hui
- Conception et implémentation de pipelines d'apprentissage profond pour l'analyse prédictive de capteurs physiques sous PyTorch.
- Optimisation des scripts d'entraînement distribué sur grappes GPU, réduisant la durée des itérations expérimentales de 18 %.
- Collaboration avec l'équipe de recherche pour traduire les architectures algorithmiques théoriques en composants logiciels réutilisables.
- Mise en place de tests de validation automatisés et de suivi d'expériences via MLflow afin de garantir la reproductibilité des benchmarks.
Vektor Dynamics
Austin, Texas, États-Unis
Stagiaire ingénieure de recherche
janv. 2024 – août 2024
- Développement de modèles de simulation numérique en Python et C++ pour l'évaluation de flux thermiques.
- Nettoyage, traitement et structuration de jeux de données expérimentaux issus de bancs d'essai en laboratoire.
- Rédaction de documentations techniques et de synthèses expérimentales pour les revues de conception hebdomadaires.
Kinetix Analytics
Austin, Texas, États-Unis
Analyste de données techniques
juin 2017 – juil. 2022
- Automatisation de rapports statistiques et extraction de séries temporelles industrielles à l'aide de scripts SQL et Python.
- Création de tableaux de bord interactifs pour le suivi opérationnel des performances de production.
Formation académique
The University of Texas at Austin
Master of Science · Génie électrique et informatique · Austin, Texas, États-Unis · 3.85 / 4.0 · août 2022 – mai 2024
Spécialisation en modélisation numérique, traitement du signal et apprentissage statistique appliqué aux systèmes physiques.
The University of Texas at Dallas
Bachelor of Science · Physique appliquée · Dallas, Texas, États-Unis · 3.78 / 4.0 · août 2012 – mai 2016
Formation fondamentale en méthodes numériques, calcul scientifique et instrumentation de laboratoire.
Projets de recherche
Solveur hybride physique-apprentissage statistique
sept. 2023 – mai 2024
- Développement d'un solveur expérimental d'équations aux dérivées partielles guidé par des réseaux de neurones informés par la physique (PINNs).
- Évaluation comparative des erreurs de convergence par rapport aux solveurs éléments finis traditionnels sous NumPy et SciPy.
Compétences techniques
Python
PyTorch
C++
NumPy
Calcul scientifique
MLflow
Docker
Git
Linux
Traitement du signal
Langues
Anglais
C2
Français
B2
Certifications
Deep Learning Specialization
DeepLearning.AI · avr. 2025
Engagement associatif
Austin Youth STEM Initiative
Austin, Texas, États-Unis · oct. 2023 – déc. 2025
- Mentore bénévole en informatique
- Animation d'ateliers d'initiation à la programmation Python et aux bases de l'algorithmique pour des lycéens locaux.