Doowensky SINTILUS

Analyse des performances opérationnelles afin d’identifier les goulots d’étranglement et les leviers d’amélioration. Exploitation des données d’inventaire pour améliorer la précision et la qualité des opérations terrain. Production et suivi de KPI permettant d’orienter les décisions opérationnelles. Contribution à l’optimisation des processus à travers l’analyse de données et recommandations. Coordination d’équipes terrain et participation à l’amélioration continue des performances.

Conception et industrialisation de pipelines data pour alimenter des systèmes analytiques en production. Développement de workflows ETL scalables pour la transformation et l’intégration de données. Mise en place de modèles prédictifs intégrés dans des environnements décisionnels. Contribution à l’automatisation des traitements de données via architectures cloud. Collaboration avec équipes métiers et techniques pour la mise en production de solutions data.

– Développer un environnement RL personnalisé basé sur MiniGrid en intégrant des observations audio. – Conception et entraînement d’un modèle de politiques et de classifieurs multimodaux (PyTorch) pour l’exploration guidée par l’impact. – Prétraitement du son (décimation, normalisation) et gestion de la synchronisation audio/visuel. – Implémentation de récompenses intrinsèques via la discrimination audio-visuelle. – Optimisation de l’entraînement distribué (multiprocessing, CUDA). Résolution de problèmes complexes de data alignment, shape mismatch et stabilité numérique.

- Conception et déploiement de formulaires d'enquêtes et collecte de données pour des clients multisectoriels (santé, éducation, transport, administrations) - Nettoyage, structuration et automatisation des processus de traitement et d'intégration des données - Création de tableaux de bord interactifs et rapports d´décisionnels pour appuyer les stratégies opérationnelles - Analyse des données textuelles et numériques pour produire des insights exploitables par les équipes métiers - Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires pour valoriser les données et optimiser les processus - Formation des utilisateurs et enquêteurs aux outils et méthodologies de collecte et d'analyse de données