Mohy - Prof de maths - Paris 4e
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Mohy

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Chercheur IA (Sorbonne) : C++, Python, System Design & Préparation Entretiens Tech (FAANG/Hedge Funds)

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Recommandé

Mohy a été recommandé pour son sérieux, sa pédagogie et la qualité de ses cours. Un bon choix pour progresser en toute confiance.

À propos de Mohy

Après un double Master (MS2A, ex M2A) à Sorbonne et Master de Modélisation Mathématique à Sorbonne Université et l'École Polytechnique, je suis chercheur en IA spécialisé dans les architectures génératives (LLMs, Modèles de Diffusion, RAG).

Mon profil est strictement orienté vers l'ingénierie de pointe et la rigueur mathématique. Je connais parfaitement les standards d'exigence des recruteurs Top Tech. En parallèle de mes études, je suis le fondateur d'EAVAE Labs (un service d'ingénierie IA spécialisé dans la mise en production de la recherche fondamentale) et chercheur au laboratoire SAMM (Paris 1), où je travaille sur les taux de convergence des modèles de diffusion probabilistes (DDPMs). J'ai également fait partie de l'équipe gagnante du hackathon international GenHack 4.

Je propose de mettre cette double expertise:
-théorique (mathématiques appliquées)
-pratique (C++, Python, infrastructure ML)
au service de votre réussite.

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À propos du cours

  • Tous niveaux
  • Français

Toutes les langues parlées pour le cours :

Français

Ce cours s'adresse aux étudiants, ingénieurs et candidats ambitieux visant l'excellence : intégrer une entreprise Top Tech (FAANG), un fonds Quant, ou exceller dans un Master d'Intelligence Artificielle de premier plan.

Mon approche est directe, "No BS", et 100% orientée résultats.

1. Préparation intensive aux entretiens techniques (SWE, MLE & Quant)

-Mock Interviews : Simulations d'entretiens en conditions réelles avec le niveau d'exigence des GAFAM.
-Algorithmique & Data Structures : Résolution et optimisation de problèmes type LeetCode (Hard/Medium) en C++ et Python.
-System Design : Architecture de systèmes distribués à grande échelle, microservices, et pipelines de données.

2. Intelligence Artificielle & Mathématiques Appliquées

-Deep Learning & Génératif : Compréhension théorique et implémentation sous PyTorch des LLMs, modèles de diffusion et systèmes RAG.

-Mathématiques de l'IA : Optimisation, théorie du contrôle optimal, et équations différentielles stochastiques appliquées à l'apprentissage.

-De la recherche à la production : Apprendre à lire, reproduire un papier de recherche de pointe (State-of-the-Art) et le déployer.

Lors de la première séance, nous auditons votre niveau actuel et définissons une roadmap technique stricte pour atteindre vos objectifs d'embauche ou académiques dans les plus brefs délais.

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