Rabeb Ben Amor

– Mission au sein du Groupe Renault – Analyse et exploitation de données multi-sources (bases SQL, données véhicules, clients et après-vente) afin de soutenir la prise de décision métier: – Conception et automatisation de requêtes SQL pour l'extraction et la structuration des données via des environnements cloud – Développement d'outils d'analyse pour automatiser les traitements, améliorer la fiabilité des données et optimiser les processus internes – Création de tableaux de bord et reportings avec Spotfire, Looker Studio et Power BI, répondant aux besoins métiers (batterie, gestion de l'énergie électrique) – Analyse de données complexes pour identifier tendances, anomalies et insights à valeur ajoutée – Collaboration étroite avec les équipes métiers pour définir les cas d'usage et transformer les besoins fonctionnels en solutions data concrètes – Rédaction de rapports d'analyse et présentation des résultats aux parties prenantes

– Mission au sein du Groupe Renault – Contribution à l'amélioration des stratégies de gestion de l'énergie électrique du véhicule à travers l'analyse de données : – Analyse de données pour optimiser la gestion de l'énergie électrique des véhicules – Utilisation d'outils statistiques et informatiques pour traiter, analyser et présenter les données – Traitement et analyse de données issues des enregistrements CAN véhicules et des essais sur banc batteries 12V – Développement de scripts MATLAB et Python pour automatiser le traitement des données – Mise en forme et visualisation des données (graphiques) pour faciliter la compréhension et l'analyse – Collaboration avec les équipes techniques afin d'assurer la qualité et la fiabilité des données – Rédaction de rapports d'analyse pour soutenir la prise de décision stratégique

– Matières: – TP Automatique : Théorie des Systèmes Dynamiques – TP Electronique pour l'Ingénieur – TP Systèmes logiques

– Préparation de la thèse de doctorat intitulée : « Approches de commande décentralisée des robots manipulateurs sériels et coopératifs » – Développement des lois de commande sous MATLAB / Simulink – Développement et intégration de modèles et de schémas blocs pour systèmes robotiques complexes – Conception de lois de commande décentralisées pour robots manipulateurs sériels et coopératifs – Intégration de méthodes de Machine Learning, notamment l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), pour améliorer les performances et l'adaptabilité des lois de commande – Analyse et exploitation des données issues des simulations et des systèmes robotiques pour l'évaluation et l'optimisation des modèles – Mise en œuvre de techniques avancées de commande : LMI, commandes adaptatives, non linéaires et optimales

– Travaux pratiques (TP) pour des étudiants en cycle ingénieur. – Matières : – Analyse numérique – Automatismes industriels – Systèmes à événements discrets (SED) – Systèmes logiques – Électrique & électronique

– Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes de Versailles (LISV) – Stage en alternance dans le cadre de la préparation de la thèse de doctorat