简历 PDF (EN)

Alafate Abulimiti 的简历：研究与工作经历、教育背景、技能及学术活动。

联系方式

姓名 Alafate Abulimiti
邮箱
所在地 巴黎, 法国
个人网站 https://neuromaancer.github.io

个人简介

从事对话式 AI、强化学习和人与智能体交互的人工智能研究与工程工作。 目前在索邦大学从事博士后研究；此前在巴黎高等师范学院（ENS）取得博士学位，并在欧莱雅将机器学习应用于科研研发；在 ACL 和 SIGDIAL 发表过论文。

工作经历

  • 2025 - 至今
    博士后研究员
    索邦大学 ISIR
    在 PEPR eNSEMBLE 项目中，与 Catherine Pelachaud 和 Agnès Helme-Guizon 合作研究人与智能体协作。
    • 设计并实现了一个引导模拟小组讨论的 AI 智能体，讨论主题为行为改变，使用离散 SAC 策略选择对话行为。
    • 使用 LLM 模拟两名参与者；设计实验，将该策略与四种 LLM 对话管理器比较，并分析其对不同参与者特征的适应情况（SIGDIAL 2026）。
    • 使用 PyTorch、Hugging Face Transformers 和 vLLM 开发智能体训练与评估环境。目前的工作包括 PPO 实验和多人对话中的话轮转换研究。
  • 2025年10月
    访问研究员
    哥德堡大学
    2025 年 10 月，由 CLASP 团队接待。
  • 2024 - 2024
    AI 工程师 / 数据科学家
    欧莱雅先期研究部门（L’Oréal Advanced Research）
    通过访谈科研人员了解研发需求，协助设计三个用于测试 AI 应用的最小可行产品（MVP），分别涉及分子预测、文档信息抽取和图像增强。
    • 为科研研发开发分子性质预测模型，相关工作随后被用于内部工具。
    • 比较基于描述符的回归模型、SMILES 语言模型和图模型，用于预测熔点与汉森溶解度参数（XGBoost、ChemBERTa、chemprop）。
    • 使用 RDKit 处理 BigQuery/GCP 中的分子数据；通过交叉验证及 R²、MAE、RMSE 评估模型，并去除公开训练集与内部评估集之间重复的分子。
    • 为内部报告和外部出版物设计生成式 AI 信息抽取流程；同时使用 LangChain 和 Vertex AI 实现 LLM/RAG 原型。
  • 2020 - 2023
    博士研究员
    巴黎高等师范学院（ENS）/ INRIA Paris，ALMAnaCH 团队
    研究同伴辅导中的社会适应性对话。导师为 Justine Cassell 和 Chloé Clavel。
    • 结合语言特征与社会交互特征，构建用于识别偏离任务话题的可解释 NLP 分类器；使用 SHAP 分析与关系融洽度相关的信号。
    • 提出一个初步的社会规划模型，表示任务目标、社会目标及关系融洽度的动态变化，以引导偏离任务的话题交流。
    • 通过语言模型微调和分类器重排序生成模糊限制语（hedges）；使用自动指标、人工评估和错误分析评估输出（ACL 2023，长论文）。
    • 使用对话历史、嵌入表示和非言语线索，比较梯度提升模型与 MLP/LSTM 模型对模糊限制语生成时机的预测；通过消融实验检查各特征的贡献（SIGDIAL 2023）。
  • 2020 - 2020
    科研实习生
    巴黎大学（Université de Paris）LLF
    • 使用记录类型论（Type Theory with Records，TTR）开发形式化对话模型，结合性格类型与会话类型研究策略选择；成果发表于 SemDial 2020。
  • 2019 - 2019
    数据科学实习生
    Bouygues
    • 在数据有限的条件下，使用技能词表、fastText/Gensim 和单类 SVM，开发从简历中抽取技能并评分的 NLP 原型，以支持内部简历筛选。

教育经历

  • 2020 - 2023

    法国巴黎

    博士
    巴黎高等师范学院（ENS）
    人工智能研究
    • 研究方向：自然语言处理、Transformer 和人机交互。
    • 博士论文：同伴辅导中的社会对话策略，重点研究偏离任务的话题与模糊限制语。
  • 2019 - 2020

    法国图尔

    硕士
    图尔大学
    大数据管理与分析（BDMA）
    • 学习内容：自然语言处理、深度学习、大数据与推荐系统。
    • 项目：结合 BERT、形态句法和 BiLSTM，探索多词表达（MWE）识别。
  • 2016 - 2019

    法国图尔

    工程师文凭
    图尔大学工程师学院（Polytech Tours）
    计算机科学
    • 软件工程与面向对象编程（Java/C++）。
    • 毕业项目：使用 MLP/LSTM 进行面向运筹学的序列预测。
  • 2012 - 2016
    理学学士
    北京理工大学
    应用物理学
    • 数学建模、线性代数与统计学。

证书

  • 强化学习专项课程 - Coursera (2020)
  • 自然语言处理专项课程 - Coursera (2020)
  • 使用 Python 构建基于 Neo4j 的聊天机器人 - Neo4j (2024)

技能

研究领域与方法
NLP / LLM 人与智能体交互 强化学习 多智能体模拟 模型评估 多模态分析 微调 SHAP / 可解释性
编程与程序库
Python PyTorch Hugging Face Transformers scikit-learn NumPy / Pandas SQL / PySpark
工具与平台
vLLM LangChain BERT spaCy fastText/word2vec Gensim OpenFace/OpenSMILE TensorFlow XGBoost MLP/LSTM Linux / Bash GCP（基础） OVH Jean Zay Vertex AI BigQuery Git / GitLab / GitHub Docker CI/CD（GitLab CI） DVC MLflow W&B Matplotlib Seaborn UMAP
通用能力
分析思考与问题解决 规划与协调 跨学科与跨文化协作 科学交流、教学与指导 科研需求分析与问题界定

语言能力

法语 流利
英语 流利
维吾尔语 母语
中文 母语水平

EF SET 英语测试：74/100（C2），2020 年。

兴趣爱好

国际象棋 国际象棋爱好者, 从 7 岁开始下棋
冥想 内观（Vipassana）, 压力管理, 专注力
阅读 哲学, 语言学, 社会科学, 心理学
CrossFit 只想保持健康, 缓解压力

学术活动

  • 2025
    workshop 组织者
    DEBP-PVA，IVA 2025
    DEBP-PVA（IVA 2025）workshop 的主要组织者之一及联系人之一；该 workshop 关注主动式虚拟智能体在贴近真实情境中的多模态评估，并共同撰写了 workshop 综述。
  • 2026
    会议审稿人
    SIGDIAL 2026
  • 2023
    会议审稿人
    EMNLP 2023
  • 2022
    会议审稿人
    IVA 2022