À propos de Ali
🚨 Vos ingénieurs perdent jusqu’à 30% de leur temps sur du code scientifique non maintenable.
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Expériences
- STYRELFormateur en Calcul Scientifique MATLAB & PythonEDUCATION & E-LEARNINGavril 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 2 mois)France🎯 CONTEXTEAccompagnement d'équipes R&D industrielles (Énergie, Pharma, Aérospatial) pour remplacer des workflows Excel/MATLAB non maintenables par des solutions Python/MATLAB robustes et industrialisables.⚙️ ACTIONSFormation MATLAB Fondamentaux (algèbre linéaire, traitement numérique, bonnes pratiques)Formation Python Scientifique (NumPy, Pandas, SciPy, visualisation avec Matplotlib)Environnements : VS Code, Jupyter Notebook, Marimo📊 RÉSULTATS13 ingénieurs formés (4 sessions inter-entreprise) -> 100% autonomes sur leurs cas métiers en 3 jours-40% de temps de calcul grâce à l'optimisation des scripts MATLAB (retour client)Code 3x plus lisible et maintenable (modernisation d'un code legacy)Compétences clés : Python Scientifique, MATLAB, Automatisation, Ingénierie Logicielle
- PLBFormateur en Calcul Scientifique MATLAB & PythonEDUCATION & E-LEARNINGnovembre 2025 - novembre 2025France🎯 CONTEXTEFormation d'ingénieurs et chercheurs en calcul scientifique pour industrialiser leurs pratiques MATLAB/Python.⚙️ ACTIONSAlgèbre linéaire et traitement numérique appliqués à des cas industrielsProgrammation MATLAB (scripts, fonctions, matrices)Bonnes pratiques de développement scientifique (lisibilité, modularité)📊 RÉSULTATS4 ingénieurs formés -> Montée en compétence rapide sur les outils de calcul scientifiqueApproche progressive avec cas concrets issus de l'industrie -> 100% des apprenants opérationnels en 3 joursCompétences clés : MATLAB, Calcul Scientifique, Modélisation Numérique, Python, Ingénierie Pédagogique
- ib CegosFormateur Python Programmation Orientée ObjetEDUCATION & E-LEARNINGjuin 2025 - décembre 2025 (6 mois)France🎯 CONTEXTEFormation d'ingénieurs de grands groupes industriels (ex : Framatome) à la POO Python pour structurer leurs applications et améliorer la maintenabilité du code en environnement R&D.⚙️ ACTIONSAlgorithmique avancée (structures de données, complexité)POO Python (modélisation de systèmes, design patterns)Tests unitaires (pytest) et organisation du code (modules, packages)Environnements : Python, Git, UML📊 RÉSULTATS28 apprenants formés (3 sessions intra/inter-entreprise) -> Passage de scripts ad hoc à des applications modulaires-30% de bugs en production grâce à l'adoption des tests unitaires100% des participants capables de concevoir une architecture logicielle après 5 joursCompétences clés : Python, POO, Design Patterns, Tests Unitaires, Ingénierie Logicielle
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Formations
- Master M2, Modélisation et analyse numériqueUniversité de Montpellier2020Optimisation, Optimal Command problems (HJB methods), ODEs, PDEs, Numerical Analysis: HHO methods, inverse problems; Scientific programming on C++ (std11, STD library, macros, Object Oriented Programming, templates), gnuplot, Fortran, freefem, Fourier analysis.
- Master M1, Calcul Haute Performance & SimulationsUniversité de Perpignan Via Domitia2018Algorithms, Complexity, OOP concepts, Multi Threading Calculus, Tools: C, C++, Matlab, Python, Sage
Certifications
- Développer en langage orienté objet PythonAPI Society2024