Notre terrain de jeu

Contexte

Projet happ-eAccompagnement à la migration vers Salesforce pour les entités vente, résiliation, facturation, et gestion des demandes client.

Intervention

En lien avec le métier et les SI internes ou externes :

• Ateliers avec le métier pour recueillir le besoin (processus CRC à migrer dans Salesforce)
• Définir le processus dans Salesforce et analyse des impacts sur les processus existants
• Valider les processus détaillés avec le métier : Rédaction des User stories
• Accompagnement au changement et formation à destination des conseillers
• Etude des contrats d’interface et déploiement de nouvelles interfaces, fonction des besoins métiers.

En lien avec l’équipe de développement :

• Présentation des besoins (User stories)
• Pilotage de l’équipe technique et suivi du delivery
• Test des User stories
• Accompagnement à la recette métier

Contexte

Intervention auprès de deux projets phares:

• Néo, nouveau planificateur d’intervention des techniciens
• Naïa, nouveau CRM commercial

Ces deux projets ont besoin d'échanges entre différentes applications du SI et de la toute nouvelle plateforme Data du groupe

Intervention

• Création de flux MULE
• Configuration de connecteurs MULE ESB
• Développement de services Web (REST / SOAP), Sécurité des services Web, création de WSDLS (contrats), XSD et divers formats de données canoniques
• Configuration des Collections splitter et Aggregators pour collecter des messages et les distribuer tout en respectant les contraintes techniques existantes
• Revue des flux développés par les membres de l’équipe
• Pilotage des développements
• Formation

Contexte

Au sein des équipes Intelligence Artificielle qui ont pour rôle de développer des solutions analytiques, prédictives et prescriptives:

Notre équipe a mis en place d'un moteur de recommandation pour le site ecommerce du client.

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Intervention

• Développement de modèles de ML
• Industrialisation et déploiement de du modèle de CLV prédictive et de churn pour le proposer à de nouveaux pays  (~15 pays à ouvrir sur le second semestre).
• Migration technique des outils depuis le modèle actuel (orchestration Jenkins et machinesAWS EC2 vers une orchestration Airflow et l’utilisation d’AWS Sagemaker).
• Amélioration de la qualité de la pipeline de production (CI/CD/CT, observabilité).
• Analyses des performances offline (monitoring des métriques statistiques) afin d’en tirer desinsights qui permettent d’expliquer les résultats obtenus et de favoriser la boucle d'apprentissage test & learn de nos modèles.
• Cadrage et suici des résultats de tests online (A/B testing) menés avec différents pays. Chaque test fera l’objet d’une étude/rapport par un Data Analyst dans l’équipe
• Améliorations du modèle existant (ex: tuning de loss function).
• Intégration de nouvelles sources de données afin d’améliorer le modèle.

Contexte

Rattaché à l’équipe Platform Data, accompagnement sur l’outillage et les bonnes pratiques MLOps pour les équipes de Data Scientists

Equipe pluridisciplinaire : DevOps, Ops, Data Scientist, Data Architect, Data Engineer

Périmètre : Plus de 20 pays utilisateurs

Intervention

• Développer des modèles analytiques abstraits pour résoudre des problèmes complexes pour l'analyse décisionnelle
• Optimiser et améliorer l'efficacité de calcul des algorithmes et de la conception logicielle
• Exposition à des applications d'analyse / création d'outils d'analyse
• Exploitation des méthodes de datascience et des méthodes de mise à l'échelle associées
• Optimisation de programmes pour améliorer les performances, la vitesse et l’élasticité
• Assurer le nettoyage des ensembles de données
• Création de flux de travail et de modèles reproductibles.
• Suggérer des applications de Machine Learning pertinentes
• Mettre en production les modèles de Machine Learning
• Gérer le cycle de vie des modèles de Machine Learning
• Déploiement de modèles de haute précision en tout lieu.
• Gestion efficace de l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage machine. Système de gestion et de contrôle des ressources d’apprentissage automatique.