DIADIÉ SOW

Sous la direction de plusieurs projets industriels de data science et d'intelligence artificielle dans le domaine de la supply chain et de la prévision de la demande. – Projet : Prévision de la demande - Valeo Service. – Développement de modèles de prévision de la demande à partir des données d'entrepôts. – Conception de tableaux de bord analytiques pour le suivi des performances et l'aide à la décision. – Technologies : Python, SQL, QlikSense. – Projet : Prévision de la demande - Pernod Ricard. – Conception de modèles de prévision basés sur des séries temporelles afin de prédire la demande de distribution de vin entre la France et la Belgique. – Technologies : Python, SQL. – Projet : Prévision de la demande - Sodebo. – Développement de modèles de prévision journalière de la demande pour les produits alimentaires frais en intégrant des variables météorologiques et calendaires. – Amélioration significative de la précision des prévisions grâce à l'utilisation d'algorithmes de machine learning. Déploiement de la solution dans le cloud AWS. – Technologies : AWS, Python. – Développement et déploiement de solutions de machine learning embarquées dans une solution logicielle de demande et planification de supply chain. – Déploiement de la solution: pipelines d'inférence en batch intégrés aux systèmes de planification opérationnelle. – Conception de tableaux de bord d'interprétabilité des modèles basés sur SHAP pour les utilisateurs métiers. – Stack technique : AWS, Python, QlikSense, Docker, GitLab, Git. – Valorisation des projets R&D pour bénéficier du crédit impôt de recherche.

Enseignement et encadrement de travaux pratiques sur : – les architectures Big Data. – le traitement distribué avec Spark. – le cloud computing sur AWS (S3, EMR, Glue, IAM, etc).

Encadrement de projets en machine learning incluant préparation des données, modélisation et présentation des résultats. – Accompagnement et mentorat d'étudiants dans le parcours Data Scientist. – Stack technique : AWS, Python, QlikSense, Docker, GitLab, Git.