João M.

Deep Learning Research Engineer

João est un ingénieur en apprentissage approfondi de l'ASML avec plus de 10 ans d'expérience en intelligence artificielle.

Il se spécialise dans la construction de modèles avancés, y compris de grands modèles de langage (LLM), capables de refactoriser le code, de détecter les bugs et de continuer à apprendre. João travaille largement avec PyTorch et déploie des modèles sur des plates-formes cloud et des systèmes informatiques performants.

Avant de participer à l'ASML, il a dirigé des équipes de recherche au Laboratoire GAIPS, publié dans le cadre de conférences d'Amnesty International, et obtenu des subventions de la part des États-Unis. Force aérienne et FCT. Il a également enseigné des cours d’IA, obtenant un prix d’excellence en enseignement pour sa contribution à l’éducation.

Les principaux projets de João comprennent l’avancement des techniques d’apprentissage continuelles, permettant à l’IA d’acquérir de nouvelles connaissances sans oublier les tâches précédentes, et en appliquant l'apprentissage du renforcement pour former des modèles plus efficacement avec moins de données. Il est passionné de rendre les systèmes AI plus efficaces, plus pratiques et en constante amélioration.

Principale expertise

  • Python
    Python 10 ans
  • Machine Learning
    Machine Learning 10 ans
  • Data Science 10 ans

Autres compétences

    João

    João M.

    Netherlands

    Commencer

    Expérience sélectionnée

    Emploi

    • Deep Learning Research Engineer

      ASML - 1 an 4 mois

      • Dirigé une équipe de recherche sur le projet "LLMs for Software Engineering", axé sur la réduction technique de la dette, la détection des bogues et l'analyse de la documentation à l'aide de grands modèles de langage.
      • Conçu, mis en œuvre, formé, testé et déployé des LLMs pour la refactorisation automatique du code et la détection des bugs.
      • Modèles déployés dans les environnements de production de nuages et les clusters de calcul distribués par HPC.
      • Surveillé la performance continue des modèles déployés en utilisant des outils tels que MLFlow, Sacred et Weights & Biases.
      • Connected the company research department with academic partners at TU/e.

      Les technologies:

      • Les technologies:
      • Docker Docker
      • Java Java
      • Flask Flask
      • Python Python
      • C++ C++
      • AWS S3 AWS S3
      • Azure Azure
      • Data Science
      • Google Cloud Google Cloud
      • TensorFlow TensorFlow
      • NumPy NumPy
      • OpenCV OpenCV
      • XGBoost XGBoost
      • Keras Keras
      • Caffe Caffe
      • Matlab Matlab
      • Pandas Pandas
      • Linux Linux
      • MLOps
      • Open source Open source
      • LaTeX LaTeX
      • PyTorch PyTorch
      • PyCharm PyCharm
      • Unit Testing
      • Git Git
      • Command-line interface
      • Unix Unix
      • SciPy SciPy
      • Scikit-learn Scikit-learn
      • Matplotlib Matplotlib
      • Azure ML Azure ML
      • Random Forest Random Forest
      • Clustering
      • SVM
      • PCA
      • Convolutional neural network Convolutional neural network
      • Recurrent neural network
      • Transformer Network
      • NLP
      • Machine Learning Machine Learning
      • Automation Testing
      • Boost
      • Cuda Cuda
      • Pytest Pytest
      • Apache Flink Apache Flink
      • YAML YAML
      • OpenAI API OpenAI API
      • Prompt Engineering
      • Julia Julia
      • Mojo
      • Stable Diffusion Stable Diffusion
      • Neural Network
      • Large Language Models (LLM) Large Language Models (LLM)
      • JAX
      • MLflow
      • PyTorch Lightning PyTorch Lightning
      • Slurm
      • Hugging Face Hugging Face

    • Deep Learning Research Engineer

      GAIPS Research - 5 années 8 mois

      • Conçu, mis en œuvre, formé, testé et déployé des architectures d’apprentissage approfondi à la fine pointe de la technologie, y compris Actor-Critics, DQNs, et LLMs, en utilisant des mécanismes convolutionnels, récurrents et attentifs pour l'extraction de fonctionnalités dans un large éventail de tâches.
      • Des modèles déployés sur des environnements de production cloud sur des plates-formes telles que Google Cloud, Amazon AWS et Slurm HPC ont distribué des grappes informatiques.
      • Surveillé la performance continue des modèles déployés en utilisant des outils tels que MLFlow, Sacred et Weights & Biases.
      • Assemblage de la grappe HPC Slurm de la société.
      • Dirigé cinq équipes de recherche en tant que premier auteur, publiant un document de recherche pour chacun des lieux les plus performants de l’IA, y compris AAAI, IJCAI, ECAI, le Journal Artificial Intelligence et le PLoS One Journal.
      • Présentation de la recherche sur les AI lors de conférences internationales de premier rang telles que AAAI, IJCAI et ECAI.
      • Sécurisé deux subventions de financement concurrentielles, l'une provenant des États-Unis. Air Force Office of Scientific Research et un autre de la Fondation portugaise pour la Science et la Technologie (FCT).
      • Reçu le prix du meilleur papier pour le projet « Aider les gens à la mouche : équipe ad hoc pour les équipes humaines-robotes ».

      Les technologies:

      • Les technologies:
      • Docker Docker
      • Python Python
      • Data Science
      • Joomla Joomla
      • NumPy NumPy
      • OpenCV OpenCV
      • XGBoost XGBoost
      • Keras Keras
      • MLOps
      • Open source Open source
      • PyTorch PyTorch
      • PyCharm PyCharm
      • Git Git
      • Command-line interface
      • SciPy SciPy
      • Scikit-learn Scikit-learn
      • Matplotlib Matplotlib
      • Azure ML Azure ML
      • Convolutional neural network Convolutional neural network
      • Recurrent neural network
      • Transformer Network
      • Machine Learning Machine Learning
      • Computer Vision
      • Boost
      • Cuda Cuda
      • Pytest Pytest
      • YAML YAML
      • OpenAI API OpenAI API
      • Neural Network
      • Hugging Face Transformers Hugging Face Transformers
      • JAX
      • MLflow
      • PyTorch Lightning PyTorch Lightning
      • Slurm
      • Hugging Face Hugging Face

    • Software Engineer

      Thales - 8 mois

      • Réduction de la dette technique et augmentation de la couverture globale des tests de la solution Top Sky Tower, un outil destiné aux contrôleurs aériens pour la gestion des bandes électroniques.
      • Implémenté et testé systèmes de détection de sécurité critique.

      Les technologies:

      • Les technologies:
      • Java Java
      • C++ C++
      • C# C#
      • WPF WPF

    • Software Engineer

      IST IT Department - 1 an

      • Formé un réseau neuronal pour classer les images valides de carte d'identité.
      • Logiciel implémenté pour les sauvegardes automatiques et périodiques des dossiers de l'université dans le nuage AWS.
      • Remise en œuvre de logiciels anciens utilisant des technologies modernes telles que Scala et Kotlin.

      Les technologies:

      • Les technologies:
      • Java Java
      • Python Python
      • AWS S3 AWS S3
      • Scala Scala
      • Kotlin Kotlin
      • TensorFlow TensorFlow
      • Keras Keras
      • PyTorch PyTorch
      • Computer Vision

    Éducation

    • DoctoratComputer Science

      Instituto Superior Técnico · 2019 - 2025

    • Maîtrise ès sciencesInformation Systems and Computer Engineering

      Instituto Superior Técnico · 2016 - 2018

    • License ès sciencesInformation Systems and Computer Engineering

      Instituto Superior Técnico · 2012 - 2016

    Portefeuille

    • Multi-Task Learning & Catastrophic Forgetting in Continual Reinforcement Learning - 1
    • PyTorch Encoder-Decoder Attention Model - 1
    • odel-based Reinforcement Learning for Ad Hoc Teamwork - 1
    • TopSky Tower - 1

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