В парижской лаборатории Datadog два аспиранта присоединились к разработке открытой модели временных рядов Toto

В 2024 году Datadog через партнёрство с французской программой CIFRE привлекла в парижский AI Research Lab двух PhD‑кандидатов — Викторию Жукову и Салахидина Лемаачи — для работы над открытой фундаментальной моделью временных рядов Toto.

В 2024 году Datadog запустила партнёрство с французской программой CIFRE и через неё привлекла в свой AI Research Lab в Париже двух аспирантов, которые теперь участвуют в разработке Toto-открытой фундаментальной модели для временных рядов. Новые сотрудники работают на пересечении академических и прикладных исследований, совмещая университетские требования к диссертации с задачами промышленного применения модели.

Виктория Жукова пришла в лабораторию с академическим бэкграундом: бакалавр математики Новосибирского государственного университета и магистр информатики Télécom Paris. В Datadog она исследует способы обогащения временных рядов мультимодальными данными. Виктория делит время между офисом Datadog в Париже и Université Paris — Saclay, встречается с научным руководителем раз в неделю и концентрируется на чтении профильных статей, проведении экспериментов и подготовке публикаций; одним из практических кейсов её работы является прогнозирование потребления GPU. CIFRE-государственно финансируемая французская инициатива, связывающая компании и академические учреждения для трёхлетних исследовательских проектов и позволяющая аспирантам вести строгие академические исследования, ориентированные на промышленные задачи. Для Datadog сотрудничество через CIFRE стало каналом привлечения исследователей, которые одновременно работают в индустрии и в университете.

Компания предоставляет доступ к большому объёму observability‑данных и поддерживает команду научных сотрудников порядка 20 человек, работающих над смежными проектами в Париже и Нью‑Йорке, что даёт исследователям ресурсы и окружение, трудно достижимые в чисто академической среде. Салахидин Лемаачи пришёл в лабораторию с намерением работать над практическими приложениями: его интерес к реальным системам вылился в разработку world models для задач наблюдаемости. Оба исследователя отмечают, что парижская технологическая экосистема и кросс‑функциональное сотрудничество с инженерными и продуктовыми командами ускоряют внедрение результатов исследовательской работы в продакшн, сокращая путь от идеи и эксперимента до реального применения внутри инфраструктуры наблюдаемости.