J’ai une licence en physique et j’ai passé des années à travailler comme enseignant en physique et en mathématiques en Syrie. Non seulement j’ai appris à trouver la bonne réponse, mais aussi à expliquer pourquoi elle était correcte, et à identifier où se trouvait la faille dans la chaîne logique. Et c’est exactement ce que le modèle d’IA doit apprendre.
Lorsque j’ai déménagé en Allemagne, ma carrière s’est orientée vers le métier d’inspecteur des matériaux (Werkstoffprüfer). Bien que ce travail ait eu lieu en dehors de la salle de classe, il a développé pour moi une compétence très importante : la précision absolue. L’examen des supports requiert un haut niveau de pensée critique, le respect de normes rigoureuses et un œil attentif pour détecter les défauts cachés — des compétences parfaitement adaptées au processus d’audit, de correction et d’entraînement des preuves mathématiques produites par l’IA.
Ce qui me distingue, c’est la tentative profonde et précise de comprendre les mathématiques appliquées, en particulier les équations différentielles et la mécanique. Je ne me contente pas de tenir des équations, mais j’essaie aussi de comprendre le comportement physique et les structures mathématiques qui les sous-tendent. Bien que beaucoup puissent saisir rapidement les données, ma force réside dans la profondeur des connaissances – veiller à ce que l’IA soit entraînée à un raisonnement scientifique de haut niveau et sans erreur, plutôt que sur de simples schémas superficiels.

J’ai hâte d’apporter cette combinaison unique d’expérience académique, d’expérience d’enseignement et de rigueur professionnelle basée sur des standards personnels sur votre plateforme pour aider à construire la prochaine génération d’IA de confiance.

Merci pour votre temps et votre attention.

Cordialement,