Oussema AZZEBI

– Développement backend Python sur le cœur applicatif d'une plateforme de pilotage de réseaux urbains de chaleur et de froid – Conception et maintenance d'automates métiers et de pipelines ETL – Contribution au MCO, au support applicatif et à l'analyse d'incidents – Mise en place et évolution des tests automatisés – Environnement cloud AWS avec CI/CD et supervision Splunk

– Développement from scratch d'un outil métier Python pour un projet stratégique d'appel d'offres – Automatisation complète de la chaîne de traitement des données énergétiques – Imports de données, calculs et optimisations énergétiques, analyse du mix énergétique (Pandas) – Export et post-traitement des résultats pour exploitation métier – Gain de temps significatif, fiabilisation des calculs et amélioration de l'aide à la décision

– Maintenance corrective et évolutive de plusieurs applications métiers: contrôle de données, gestion des incidences et ingénierie optique – Développement de nouvelles fonctionnalités pour répondre aux besoins métier – Déploiement et suivi des applications en production, avec support utilisateur et résolution d'incidents

– Développement d'un module Python sous RTMAPS pour la gestion des logs dans les navettes autonomes – Centralisation des données issues des modules Navigation, Perception, Localisation et Lidar – Conception d'un module C++ pour injecter des erreurs dans le module de localisation, testant la robustesse des systèmes embarqués – Rédaction des spécifications techniques – Participation aux campagnes de tests et validation des modules embarqués

– Développement et intégration de modules Python / C++ sous RTMAPS pour la détection de vigilance du conducteur (somnolence, distraction) – Analyse de données physiologiques et CAN, traitement d'images et signaux – Application d'algorithmes de Machine Learning (Scikit-learn, TensorFlow) – Développement d'une API pour la collecte des données ECG et transmission à l'IHM

– Participation au développement d'un POC pour l'analyse intelligente du trafic routier à base de caméras et traitement d'images – Implémentation des algorithmes de détection et comptage de véhicules en Python/OpenCV – Acquisition et traitement des images terrain pour tester et valider le POC – Contribution aux tests sur le terrain et à l'évaluation des performances des algorithmes – Rédaction de la documentation technique

– Détection automatique des défauts d'aspect sur des pièces mécaniques à géométrie complexe : – Mise en place de systèmes de vision utilisant caméras et techniques d'éclairage variées – Développement de méthodes pour détecter la présence ou l'absence de défauts d'aspect – Analyse et optimisation d'algorithmes de traitement d'image pour fiabiliser la détection