Sivan Sabato est professeur agrégé au Département d’informatique et de logiciels de l’Université McMaster, titulaire de la chaire Canada CIFAR IA et membre du corps professoral de l’Institut Vector. Avant cela, elle a été professeure au département d’informatique de l’Université Ben-Gourion après une bourse postdoctorale chez Microsoft Research New England. Elle a obtenu son doctorat à l’École d’informatique et d’ingénierie de l’Université hébraïque de Jérusalem. Elle est rédactrice en chef d’action pour le Journal of Machine Learning Research et pour Transactions of Machine Learning Research, et occupe régulièrement le poste de présidente de secteur lors de conférences sur l’apprentissage automatique telles que NeurIPS, ICML, COLT, ALT et AISTATS. Elle a également été présidente des publications pour ALT 2021 et coprésidente des publications pour l’ICML en 2022 et 2023. 

Les recherches de Sivan portent sur l’apprentissage automatique interactif, un domaine qui étudie les contextes d’apprentissage automatique dans lequel les algorithmes peuvent interagir avec les mécanismes de collecte de données et guider la sélection des données à collecter. Dans de tels contextes, des stratégies algorithmiques intelligentes pour obtenir et utiliser des données peuvent améliorer considérablement les résultats d’apprentissage. Sivan étudie également l’équité en apprentissage automatique, en particulier en estimant l’équité à partir de données limitées et agrégées.