Thèse de doctorat : Théorèmes d’Erdős-Wintner effectifs, en cotutelle avec l'Université de Lorraine et la Technische Universität Wien, sous la direction des professeurs Gérald Tenenbaum & Michael Drmota, soutenue le 20 novembre 2020.
Agrégation externe de mathématiques (2016) : option probabilités & statistiques.
Enseignement : Plusieurs années de cours et travaux dirigés en mathématiques appliquées, statistiques et informatique.
Compétences techniques : Modélisation, probabilités, statistiques, simulations numériques, programmation (Python, Matlab, C++), analyse et visualisation de données.
Recherche et publications : Articles en théorie des nombres et probabilités, séminaires internationaux.
Docteur en mathématiques, j’ai travaillé sur des problématiques théoriques en utilisant des simulations numériques et enseigné plusieurs années les mathématiques appliquées.
Cette expérience m’a permis de développer une solide pratique de la modélisation, des probabilités, de la statistique et de la programmation (Python, Matlab, C++).
Je souhaite aujourd’hui mettre ces compétences au service de projets concrets en data science et intelligence artificielle, en contribuant à l’analyse et à la modélisation de problématiques complexes.
Par ailleurs, je continue à m’intéresser aux théorèmes de la théorie probabiliste des nombres, comme le théorème d’Erdös-Wintner, et aux systèmes de numération.