Abdessamad - Prof de programmation - Paris 14e
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Ingénieur IA — expérience client B2B, spécialiste Python & Machine Learning | Architecture systèmeS multi-agents | AWS & GCP

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Lieux du cours

À propos d'Abdessamad

Ingénieur IA spécialisé en systèmes multi-agents et architectures cloud, avec une expérience concrète en environnement B2B. J'ai conçu et déployé plusieurs systèmes en production : une plateforme de recrutement propulsée par 9 agents LangChain, ainsi que TechFi24, un pipeline automatisé de veille tech (AWS, FastAPI, PostgreSQL, LLM). J'ai aussi construit des pipelines RAG (retrieval-augmented generation) sur des corpus juridiques et techniques.

Mon approche du clean code et de l'architecture logicielle solide vient de mon expérience en ingénierie logicielle — patterns hexagonaux, CQRS, event-driven — appliquée aujourd'hui aux systèmes IA pour les rendre robustes et maintenables, pas juste fonctionnels en démo. Je travaille avec AWS et GCP pour déployer ces solutions à l'échelle, avec une expertise solide en Python, des fondamentaux (structures de données, algorithmes) jusqu'aux systèmes distribués.

Mon objectif en tant que prof : transmettre non seulement la syntaxe, mais aussi les bonnes pratiques d'architecture et de code propre qui font la différence entre un développeur junior et un ingénieur capable de livrer en production.

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À propos du cours

  • Tout niveaux
  • Français
  • Anglais

Toutes les langues parlées pour le cours :

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Mon approche est basée sur la pratique, pas la théorie abstraite. Chaque concept est illustré par un cas concret tiré de mon expérience terrain : structuration d'un système multi-agents, construction d'un pipeline RAG, choix d'architecture (hexagonale, event-driven, CQRS), ou résolution de problèmes algorithmiques classiques. L'objectif n'est pas de faire "marcher" du code, mais de comprendre pourquoi une solution est propre, maintenable et scalable.

Déroulement type d'un cours : on part d'une révision rapide des acquis, puis on attaque un nouveau concept via un exemple réel ou un mini-exercice — implémentation d'une structure de données, debug d'une architecture existante, ou application d'un concept de machine learning sur un vrai dataset. Chaque séance se termine par une synthèse et un exercice pour valider la compréhension.

Spécificités en tant que prof : je m'adapte au niveau et à l'objectif de chaque élève — lycéen qui débute en programmation, étudiant qui veut consolider ses fondamentaux algorithmiques, ou personne qui prépare des entretiens techniques. J'apporte une expérience réelle en ingénierie IA, machine learning et déploiement cloud (AWS, GCP).

À qui s'adressent les cours : programmation, algorithmique et data science, du lycée (jusqu'à Terminale) jusqu'aux étudiants et jeunes pros en reconversion ou en prépa entretiens techniques.

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Tarifs

Tarif

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