Valentin Caries

Valentin Caries

Ingénieur de recherche @ IFPEN · Docteur · Python scientifique | CFD | Simulation

IFP Energies nouvelles (IFPEN)

Biographie

Je suis Valentin Caries, ingénieur de recherche à IFP Energies nouvelles (IFPEN), où je travaille sur les systèmes de pompage multiphasique. Je suis docteur en aérodynamique de l’École Centrale de Lyon (2025), thèse menée en partenariat avec Safran Aircraft Engines. Mon travail se situe à la croisée de la mécanique des fluides, des méthodes numériques et du génie logiciel : je conçois des modèles physiques, je les transforme en code rapide et maintenable, et je les valide face à des simulations de plus haute-fidélité et des essais expérimentaux.

Pendant ma thèse, j’ai développé un solveur aérodynamique tridimensionnel d’ordre réduit qui prédit l’écoulement autour des rotors de compresseurs et de soufflantes, tout en prenant en compte l’écoulement de jeu (tip-leakage flow). Cette approche permet de faire des simulations en quelques secondes au lieu de plusieurs heures, la rendant utilisable dès les premières phases de conception. J’ai travaillé sur tout le spectre du calcul scientifique, de la simulation aux grandes échelles résolue à la paroi (LES) sur calculateurs HPC jusqu’aux méthodes d’ordre réduit (panneaux et maillage de tourbillons), en construisant les outils de données et de post-traitement qui relient le tout.

En parallèle de ma recherche, je suis ouvert à des missions ponctuelles de freelance et de conseil en développement Python scientifique, CFD et simulation, data engineering et machine learning pour l’ingénierie. Si vous cherchez quelqu’un qui maîtrise à la fois la physique et le code, discutons-en.

Intérêts
  • Développement Python scientifique
  • Mécanique des fluides numérique (CFD)
  • Écoulements diphasiques & turbomachines
  • Modélisation d’ordre réduit & multi-fidélité
  • Machine learning pour l’ingénierie
Éducation
  • Doctorat en modélisation aérodynamique pour les turbomachines, 2022 – 2025

    École Centrale de Lyon

  • Mastère Spécialisé en propulsion aérospatiale, 2020 – 2021

    ISAE-SUPAERO

  • Master en génie mécanique (double diplôme), 2019 – 2020

    École Centrale de Lyon

  • Diplôme d'ingénieur en génie mécanique, 2017 – 2020

    Polytech Lyon

Compétences & Services

J'aide les équipes d'ingénierie et de recherche à transformer une physique complexe en logiciels rapides, fiables et testés et à convertir des données de simulation brutes en information utile. Ouvert à des missions ponctuelles de freelance et de conseil.

🐍 Python scientifique

Méthodes numériques, solveurs et bibliothèques réutilisables. Code propre, documenté et testé avec NumPy/SciPy, profilage de performance et packaging.

🌀 CFD & Simulation

Chaînes RANS & LES, modèles aérodynamiques d'ordre réduit et multi-fidélité, gestion de maillage, mise en données, vérification & validation.

⚙️ Data engineering & HPC

Pipelines de post-traitement, gestion de gros volumes de données, automatisation de calculs sur clusters HPC (SLURM), workflows reproductibles et parallèles.

Python NumPy SciPy pandas Fortran C Git Linux / HPC SLURM CFD (RANS / LES) Modélisation d'ordre réduit LaTeX

Expérience

 
 
 
 
 
IFP Energies nouvelles (IFPEN)
Ingénieur de recherche
avril 2025 – Actuellement Solaize, France

Recherche et développement sur les systèmes de pompage polyphasique.

  • Modélisation numérique et CFD des écoulements diphasiques.
  • Suivi de campagnes expérimentales et validation de modèles.
  • Développement scientifique pour la simulation, le traitement et l’analyse de données.
 
 
 
 
 
Safran Aircraft Engines · École Centrale de Lyon
Doctorat — Modélisation aérodynamique
mars 2022 – juin 2025 Moissy-Cramayel / Lyon, France

Modélisation multi-fidélité du jeu en tête d’un rotor de compresseur axial en écoulement compressible. Thèse soutenue le 11 juin 2025.

  • Conception et implémentation d’un solveur aérodynamique 3D d’ordre réduit (méthodes des panneaux + maillage de tourbillons) en Python, réduisant les prédictions d’écoulement de plusieurs heures à quelques secondes.
  • Validation des modèles face à la RANS et à des essais ; publications dans des revues à comité de lecture et conférences internationales.
  • Développement des outils de traitement et de visualisation des données associés.
 
 
 
 
 
Safran Aircraft Engines
Ingénieur CFD
novembre 2021 – mars 2022 Moissy-Cramayel, France
  • Développement et automatisation de méthodologies de simulation RANS.
  • Livraison d’outils Python pour fluidifier le pré- et le post-traitement.
 
 
 
 
 
Safran Aircraft Engines
Stage de recherche — CFD haute-fidélité
avril 2021 – septembre 2021 Moissy-Cramayel, France

Simulation aux grandes échelles résolue à la paroi (WRLES) de configurations d’hélices 2.5D.

  • Calculs LES haute-fidélité sur clusters HPC et développement de la méthodologie de post-traitement en Python.
 
 
 
 
 
Louisiana State University
Stage de recherche — Optimisation
mars 2019 – août 2019 Baton Rouge, LA, États-Unis
  • Modèle Python pour l’optimisation de stratégie de course Shell Eco-marathon (dynamique véhicule, gestion d’énergie).

Projets

Sélection de projets d’ingénierie & de développement

*
Pi-Scope — l’analyse dimensionnelle dans le navigateur
Une application web scientifique full-stack qui détermine les groupes adimensionnels gouvernant un problème physique via le théorème de Vaschy–Buckingham (Π). Le véritable moteur Python + SymPy s’exécute entièrement dans le navigateur grâce à WebAssembly.
Pi-Scope — l'analyse dimensionnelle dans le navigateur

Publications récentes

Une sélection de mes travaux récents — voir toutes mes publications. Également sur Google Scholar et HAL.

Travaillons ensemble

Freelance & conseil — Python scientifique, CFD, data, ML

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