Harsh est chercheur postdoctoral à l’Institut Vector, collaborant principalement avec Gillian Hadfield. Ses intérêts de recherche portent sur le problème d’alignement de l’IA, l’infrastructure normative pour agents intelligents, la prise de décision séquentielle en situation d’incertitude et les grands modèles de langage. Il a obtenu son doctorat à l’Université McGill en collaboration avec Mila, sous la supervision de Joelle Pineau, où il s’est concentré sur les défis d’alignement dans divers contextes d’apprentissage par renforcement. Ses travaux doctoraux ont été présentés dans des conférences majeures sur l’apprentissage automatique. De plus, Harsh possède de l’expérience dans l’industrie comme ingénieur logiciel et aime contribuer à l’écosystème local des startups.