Camille BESOMBES - Admis au titre de docteur


besombes@cerfacs.fr
Identifiant Hal https://hal.archives-ouvertes.fr/search/index/?q=%2A&authIdHal_s=Besombes

Projet professionnel :
  • chercheur en milieu académique
  • chercheur en entreprise, R&D du secteur privé
  • pilotage de la recherche et de l’innovation, gestion de projets innovants, pilotage de structures innovantes
  • métiers d’accompagnement et de support à la recherche, à l’innovation et à la valorisation, au développement des Spin Off et Start-up innovantes
  • expertise, études et conseils dans des organisations, cabinets ou sociétés fournissant des prestations intellectuelles, des expertises scientifiques, prospectives ou stratégiques

Techniques maîtrisées :
-Programmation (Python, Fortran, Matlab...) -Numerical Simulation and Modelisation -Assimilation de donnée -Machine Learning (scikit learn, tensorflow, keras...) -Simulateur d'écoulement

Expérience professionnelle :
CDD du 2 octobre 2018 au 1 octobre 2021
Domaine d'activité : Calcul scientifique
Type de contrat : Entreprises
Fonction exercée : Doctorant
Secteur d'emploi : Recherche-développement en sciences physiques et naturelles
Unité de recherche ou entreprise : CERFACS
Toulouse - FRANCE

Doctorat Océan, Atmosphère, Climat


Thèse soutenue le 13 décembre 2021 - Institut National Polytechnique de Toulouse

Ecole doctorale : SDU2E - Sciences de l'Univers, de l'Environnement et de l'Espace

Sujet : Paramétrisation avec réseaux générateurs antagonistes pour la réduction des espaces de controles en assimilation de données

Mots-clés de la thèse : Assimilation,Apprentissage,GAN,atmospherique,Données,Réservoir

Direction de thèse : Olivier THUAL

Co-direction de thèse : Corentin LAPEYRE

Unité de recherche : CECI - Climat, Environnement, Couplages et Incertitudes / CERFACS UMR 5318 - Toulouse

Ingénieur - Hydraulique et Mecanique des Fluides

obtenu en septembre 2018 - INPT ENSEEIHT
Option : Modelisation et Simulation Numerique

Production scientifique

- Camille Besombes, Olivier Pannekoucke, Corentin Lapeyre, Benjamin Sanderson, and Olivier Thual 2021. Producing realistic climate data with generative adversarial networks   Nonlinear Processes in Geophysics (NPG), Volume 28, 347-370, https://npg.copernicus.org/articles/28/347/2021/

Informations complémentaires :
Sports, musique, voyages, sciences, nouvelle technologies...
Langues Vivantes : Espagnol B1 - Intermédiaire - Anglais Maternel
Dernière mise à jour le 30 novembre 2021