About Ali
đš Vos ingĂ©nieurs perdent jusquâĂ 30% de leur temps sur du code scientifique non maintenable.
Jâaide les Ă©quipes R&D Ă rĂ©duire drastiquement ce coĂ»t via Python et MATLAB.
đŻ POUR QUI ?
âą Responsable formation, RH ou manager dâune Ă©quipe R&D d'une entreprise tech ou industrielle (Ă©nergie, aĂ©rospatial, nuclĂ©aire, pharma)
âą Un organisme de formation Ă la recherche dâun formateur expert en Python scientifique et MATLAB
đ„ VOTRE PROBLĂME
⹠Vos scripts MATLAB datent et sont devenus critiques mais risqués à modifier
⹠Vos notebooks Python manquent de maintenabilité
⹠Vos calculs scientifiques sont trop longs et non optimisés
âą Vos ingĂ©nieurs passent trop de temps Ă dĂ©bugger au lieu dâinnover
⹠Vous souhaitez migrer vers Python mais vous manquez de méthodologie
â
MA SOLUTION
Formations en :
âą Python scientifique : NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib (remplacer Excel ou MATLAB)
⹠Migration MATLAB vers Python : modernisation progressive sans réécriture complÚte
⹠Python orienté objet : structurer un code robuste, maintenable et scalable
đ RĂSULTATS CLIENTS
âą STYREL : 13 ingĂ©nieurs formĂ©s â -40% sur le temps de calcul, code 3 fois plus lisible
âą ib Cegos : 28 apprenants â -30% de bugs en production
âą Centre Scientifique de Monaco : modernisation dâun code MATLAB legacy -> autonomie complĂšte
⹠+500 apprenants formés -> 95% de satisfaction
đ MA LĂGITIMITĂ
âą Formateur auprĂšs d'organismes de formation de renom : IBM Academy, ib Cegos, STYREL, PLB
⹠Certification Python orienté objet - API Society
⹠Master 2 Modélisation et Analyse Numérique - Université de Montpellier
âą DĂ©veloppeur C++ en production (biopharma / IA)
âïž MA MĂTHODE
⹠50% théorie, 50% pratique sur vos cas réels
âą Formations intra-entreprise (budget direct) ou OPCO
⹠Formats : présentiel ou distanciel
đą SECTEURS DâINTERVENTION
Ănergie | NuclĂ©aire | Pharmaceutique | AĂ©rospatial | Recherche scientifique
đ CONTACT
clearcode.fr/contact
French
Native or bilingual
English
Native or bilingual
Can work on-site
Montpellier (up to 50km), Lyon (up to 50km), Toulouse (up to 50km), Marseille (up to 50km), Paris (up to 50km)
Experience
- STYRELFormateur en Calcul Scientifique MATLAB & PythonEDUCATION AND E-LEARNINGApril 2024 - Today (2 years and 2 months)FranceđŻ CONTEXTEAccompagnement d'Ă©quipes R&D industrielles (Ănergie, Pharma, AĂ©rospatial) pour remplacer des workflows Excel/MATLAB non maintenables par des solutions Python/MATLAB robustes et industrialisables.âïž ACTIONSFormation MATLAB Fondamentaux (algĂšbre linĂ©aire, traitement numĂ©rique, bonnes pratiques)Formation Python Scientifique (NumPy, Pandas, SciPy, visualisation avec Matplotlib)Environnements : VS Code, Jupyter Notebook, Marimođ RĂSULTATS13 ingĂ©nieurs formĂ©s (4 sessions inter-entreprise) -> 100% autonomes sur leurs cas mĂ©tiers en 3 jours-40% de temps de calcul grĂące Ă l'optimisation des scripts MATLAB (retour client)Code 3x plus lisible et maintenable (modernisation d'un code legacy)CompĂ©tences clĂ©s : Python Scientifique, MATLAB, Automatisation, IngĂ©nierie Logicielle
- PLBFormateur en Calcul Scientifique MATLAB & PythonEDUCATION AND E-LEARNINGNovember 2025 - November 2025FranceđŻ CONTEXTEFormation d'ingĂ©nieurs et chercheurs en calcul scientifique pour industrialiser leurs pratiques MATLAB/Python.âïž ACTIONSAlgĂšbre linĂ©aire et traitement numĂ©rique appliquĂ©s Ă des cas industrielsProgrammation MATLAB (scripts, fonctions, matrices)Bonnes pratiques de dĂ©veloppement scientifique (lisibilitĂ©, modularitĂ©)đ RĂSULTATS4 ingĂ©nieurs formĂ©s -> MontĂ©e en compĂ©tence rapide sur les outils de calcul scientifiqueApproche progressive avec cas concrets issus de l'industrie -> 100% des apprenants opĂ©rationnels en 3 joursCompĂ©tences clĂ©s : MATLAB, Calcul Scientifique, ModĂ©lisation NumĂ©rique, Python, IngĂ©nierie PĂ©dagogique
- ib CegosFormateur Python Programmation OrientĂ©e ObjetEDUCATION AND E-LEARNINGJune 2025 - December 2025 (6 months)FranceđŻ CONTEXTEFormation d'ingĂ©nieurs de grands groupes industriels (ex : Framatome) Ă la POO Python pour structurer leurs applications et amĂ©liorer la maintenabilitĂ© du code en environnement R&D.âïž ACTIONSAlgorithmique avancĂ©e (structures de donnĂ©es, complexitĂ©)POO Python (modĂ©lisation de systĂšmes, design patterns)Tests unitaires (pytest) et organisation du code (modules, packages)Environnements : Python, Git, UMLđ RĂSULTATS28 apprenants formĂ©s (3 sessions intra/inter-entreprise) -> Passage de scripts ad hoc Ă des applications modulaires-30% de bugs en production grĂące Ă l'adoption des tests unitaires100% des participants capables de concevoir une architecture logicielle aprĂšs 5 joursCompĂ©tences clĂ©s : Python, POO, Design Patterns, Tests Unitaires, IngĂ©nierie Logicielle
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- 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