Dr Estera Kot

À propos

La Dr Estera Kot est une informaticienne qui travaille à la croisée de l'apprentissage automatique, des systèmes de données à grande échelle et des organisations qui en dépendent. Sa recherche doctorale a appliqué l'apprentissage profond et le traitement multimodal d'images médicales au diagnostic assisté par ordinateur des tumeurs cérébrales. Son parcours industriel a poussé cet intérêt pour l'échelle jusqu'à sa conclusion logique : le moteur Apache Spark qui alimente l'analytique, l'apprentissage automatique et les charges Copilot dans Azure Synapse Analytics et Microsoft Fabric.

Elle a obtenu son doctorat en informatique avec distinction à l'École polytechnique de Varsovie. Elle est titulaire d'un brevet américain en traitement de données massives et a publié quinze articles évalués par les pairs, dont douze en tant que première auteure, présentés notamment à Glasgow et à Redmond. En juin 2026, elle a coécrit et présenté un poster de recherche au XXV US–Poland Science and Technology Symposium, organisé à l'université Stanford, à UC Berkeley et à l'UCSF : une enquête auprès de 506 professionnels sur le leadership et la gestion des compétences dans le secteur civil des infrastructures critiques et de la défense en Pologne, comparée aux cadres de compétences du département de la Défense des États-Unis et de l'OTAN.

Sa position sur l'IA est sans compromis. L'ingénieure qui construit un système ne peut pas déléguer sa responsabilité morale aux régulateurs ou aux éthiciens. L'éthique n'est pas une couche de conformité ajoutée une fois l'architecture figée. Elle vit dans chaque objectif d'optimisation, chaque valeur par défaut, chaque choix sur ce que la machine récompense et ce qu'elle ignore.

Recherche

Publications

D'après Google Scholar. Noms d'auteurs tels que publiés, titres dans la langue d'origine.

Articles de revues

• E. Kot, T. Les, Z. Krawczyk-Borysiak, A. Vykhodtsev, K. Siwek. Semantic segmentation of the prostate based on onefold and joint multimodal medical images using YOLOv4 and U-Net, Applied Sciences, 14(21), 9814, MDPI, 2024. doi:10.3390/app14219814
• E. Kot, Z. Krawczyk, K. Siwek, L. Królicki, P. Czwarnowski. Deep learning-based framework for tumour detection and semantic segmentation, Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences, e136750, 2021. doi:10.24425/bpasts.2021.136750
• E. Kot, K. Siwek, E. Wińska. Architecture of a cloud platform using machine learning methods for biomedical image processing [Architektura platformy korzystającej z metod uczenia maszynowego do przetwarzania obrazów biomedycznych w chmurze] (en polonais), Poznan University of Technology Academic Journals: Electrical Engineering, 104, 35-44, 2020.
• E. Kot, K. Siwek. A CT and PET image segmentation algorithm for identifying and measuring the volume of brain glioma [Algorytm segmentacji obrazów CT i PET do identyfikacji i wyznaczania objętości glejaka mózgu] (en polonais), Poznan University of Technology Academic Journals: Electrical Engineering, 2019.

Communications en conférence

• S. K. Ravindran, E. Kot, F. F.-H. Nah. Can we read AI's mind? A quest for transparency, HCI International 2025, Lecture Notes in Computer Science, Springer, 2026. doi:10.1007/978-3-032-13167-6_6
• Y. Zhu, R. Sen, B. Kroth, S. Matusevych, A. Mueller, T. Huang, R. Challapalli, W. Tang, X. He, M. Liu, E. Kot, S. Kahraman, A. Sekhon, D. Bernal, A. Lakra, S. Fozdar, D. Relwani, R. Fang, L. Tian, K. S. Krishna, A. Gosalia, C. Curino, S. Krishnan. Rockhopper: A robust optimizer for Spark configuration tuning in production environment, Companion of the 2025 International Conference on Management of Data (SIGMOD), ACM, 2025. doi:10.1145/3722212.3724451
• E. Kot, Z. Krawczyk, K. Siwek, K. Pleska, J. Rogalski, P. Czwarnowski. U-Net training models for efficient brain tumour segmentation on multi-modality CT and PET images, 22nd International Conference on Computational Problems of Electrical Engineering (CPEE), IEEE, 1-4, 2021. doi:10.1109/cpee54040.2021.9585272
• Z. Krawczyk, R. Szmurło, P. Zawadzki, E. Kot, J. Starzyński, A. Zawadzka. Volumetric Modulated Arc Therapy dose distribution prediction for breast cancer patients: CNN approach, International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), IEEE, 1-10, 2021. doi:10.1109/ijcnn52387.2021.9533826
• E. Wińska, E. Kot, W. Dąbrowski. Reducing the uncertainty of agile software development using a random forest classification algorithm, Lean and Agile Software Development (LASD 2021), Springer, 145-155, 2021. doi:10.1007/978-3-030-67084-9_9
• E. Kot, Z. Krawczyk, K. Siwek, P. S. Czwarnowski. U-Net and active contour methods for brain tumour segmentation and visualization, International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), IEEE, 1-7, 2020. doi:10.1109/ijcnn48605.2020.9207572
• E. Kot, Z. Krawczyk, K. Siwek. Improved Morphological Geodesic Active Contours algorithm for automated, voxel-wise segmentation of biomedical images, ESCO 2020, 7th European Seminar on Computing, 2020.
• E. Kot, K. Siwek. Segmentation of brain biomedical images to compute the volume of gliomas, ITM Web of Conferences, 28, EDP Sciences, 2019. doi:10.1051/itmconf/20192801016
• E. Kot, K. Siwek. Verification of brain medical imaging results using a PET-CT phantom test [Weryfikacja wyników obrazowania medycznego mózgu za pomocą testu na fantomie PET-CT] (en polonais), XLII International Conference on Fundamentals of Electrotechnics and Circuit Theory (IC-SPETO 2019), Silesian University of Technology, 2019.

Posters

• J. Żukowska, M. Pindelski, A. Tryfon-Bojarska, E. Kot. Human capital competencies in the critical infrastructure sector with particular emphasis on leadership competencies, XXV US–Poland Science and Technology Symposium, Stanford University, 2026.

Thèse de doctorat

• E. Kot. Multimodal medical image processing methods for computer-aided diagnosis support system of brain tumors, Ph.D. dissertation, Warsaw University of Technology, Institute of the Theory of Electrical Engineering, Measurement and Information Systems, 2024.

Autres manuscrits

• E. Kot, Z. Krawczyk, K. Siwek. Brain tumour detection and segmentation using deep learning methods, 2020.

Enseignement

La Dr Kot enseigne la programmation Python à l'université Kozminski de Varsovie et enseigne dans le programme de formation continue « IA et innovation en santé » de l'université Łazarski. Elle a donné des cours en tant qu'invitée à l'UCLA et à l'École des hautes études commerciales de Varsovie (SGH). À l'École polytechnique de Varsovie, elle a conçu des cours sur les technologies d'IA dans le cloud pour les cycles de licence et de master. En 2022, elle a créé le programme de formation continue Applications des technologies cloud aux solutions fondées sur les données et l'IA à la faculté de génie électrique et siège à son conseil pédagogique. Dans sa promotion 2026/2027, le programme compte deux semestres couvrant l'ingénierie des données dans le cloud, les entrepôts de données modernes et la gouvernance, Microsoft Fabric, l'IA dans la BI, AWS et GCP, et la gestion de projets cloud. Ses anciens étudiants travaillent aujourd'hui au CERN, chez Google, chez Meta et dans d'autres institutions de recherche.

Elle crée et anime Fabric Espresso, une série vidéo technique sur Microsoft Fabric comptant 89 épisodes, et intervient régulièrement à la FabCon Europe.

Responsabilités

• Présidente, puis membre, du conseil des doctorants de la faculté de génie électrique, École polytechnique de Varsovie
• Lettre de félicitations du recteur de l'École polytechnique de Varsovie, le professeur Jan Szmidt, pour son action au conseil des doctorants de l'université
• Présidente de session, HCI International 2025, Göteborg : Human-Centered Design of Chatbots and AI-Driven Agents

Industrie

En tant que directrice de la technologie chez Clouds on Mars, partenaire Microsoft et Databricks en données et IA en Europe et au Moyen-Orient, la Dr Kot est responsable de la stratégie technique, de la réalisation et de l'architecture des comptes les plus stratégiques de l'entreprise dans la santé, l'assurance et les plateformes de données d'entreprise.

Chez Microsoft, elle était Principal Product Manager du moteur Apache Spark dans Azure Synapse Analytics et Microsoft Fabric. Elle a migré 25 000 clients Synapse vers Fabric, automatisé le programme qui déplace 30 000 clients entre versions de moteur tous les six mois, et dirigé des équipes transversales de près de 300 ingénieurs, designers et parties prenantes. Elle a auparavant travaillé chez Intel, Sony, Citi et Procter and Gamble, où elle a introduit Apache Spark et Delta Lake en 2018.

Microsoft Fabric

Microsoft Fabric est le fil conducteur du parcours industriel de la Dr Kot. Chez Microsoft, elle était responsable du moteur Apache Spark partagé par Fabric et Azure Synapse Analytics : le moteur sous les notebooks, les jobs Spark, les pipelines lakehouse, l'apprentissage automatique et les charges Copilot. Elle a créé le Native Execution Engine, un moteur Spark vectorisé développé avec Intel, Meta et IBM, quatre fois plus rapide que Spark open source et fourni à tous les clients Fabric sans surcoût. Elle a migré 25 000 clients Azure Synapse vers Fabric et automatisé le programme qui déplace 30 000 clients entre versions du moteur Spark tous les six mois.

Elle explique ce travail publiquement. Fabric Espresso est sa série vidéo technique sur Microsoft Fabric : 89 épisodes courts sur Spark dans Fabric, le Native Execution Engine, la conception lakehouse et Delta Lake, l'ingénierie des données, l'optimisation des performances et la migration depuis Synapse. La série complète est sur YouTube : playlist Fabric Espresso. Elle intervient régulièrement à la FabCon Europe et est Microsoft Most Valuable Professional (MVP).

Chez Clouds on Mars, elle applique cette connaissance du moteur du côté client : elle conçoit des architectures lakehouse Fabric et Databricks pour des entreprises de la santé, de l'assurance et des plateformes de données d'entreprise en Europe et au Moyen-Orient, et forme les équipes data à Fabric lors d'ateliers et de conférences.

Lisez son guide de mise en œuvre de Microsoft Fabric et le Fabric Maturity Model.

Elle anime Fabric Falcons, une communauté WhatsApp sur Microsoft Fabric avec cinq courts messages par jour sur deux niveaux.

Distinctions

• Microsoft Most Valuable Professional (MVP), profil
• Lauréate du prix Polka XXI wieku, innovation et nouvelles technologies, 2026
• Top 100 des femmes de l'IA en Pologne ; Top 3 pour le leadership en IA ; Top 100 des femmes du cloud computing
• Gagnante du Microsoft Global Hackathon, santé, 2021
• Bourse d'excellence pour les meilleurs doctorants, chaque année du doctorat, École polytechnique de Varsovie

Contact

Le moyen le plus rapide de joindre la Dr Kot est de réserver un créneau : bit.ly/bookdrkot. Pour la correspondance scientifique, utilisez l'adresse indiquée dans sa fiche ORCID.