Santiago Villamil

Je contribue à maximiser la disponibilité des marchandises en exécutant les tâches liées aux flux physiques du magasin dans les délais impartis.

En tant que Junior Data Scientist chez Deki, j'ai contribué au développement de solutions numériques innovantes pour optimiser et décarboniser la livraison du dernier kilomètre. J'ai développé un modèle de mesure de la congestion du trafic, nettoyé et structuré de grands ensembles de données géospatiales, et intégré des algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés pour l'analyse prédictive des performances logistiques. J'ai appliqué des techniques de parallélisation pour accélérer les calculs d'optimisation, notamment dans la génération de matrices d'itinéraires dans des contextes complexes. J'ai également conçu des tableaux de bord interactifs avec Flask et Chart.js, permettant des mises à jour dynamiques en temps réel des visualisations de données logistiques. Grâce à ces innovations, j'ai joué un rôle clé dans la démonstration de notre expertise technique, ce qui a convaincu de grandes entreprises d'adopter les services personnalisés que j'ai développés. Ma capacité à penser à la fois de manière critique et créative m'a permis de proposer des solutions innovantes qui ont non seulement résolu des problèmes complexes, mais ont aussi aidé mes collègues à concevoir leurs propres solutions. Mes compétences avancées en Python (gestion des API, optimisation des performances) ainsi qu'en JavaScript pour la création d'interfaces utilisateur dynamiques ont été déterminantes dans le succès de ces projets. Je suis passionné par l'utilisation de la data science pour apporter des solutions impactantes, et je suis toujours prêt à relever de nouveaux défis qui repoussent les limites de la prise de décision basée sur les données.

J'étais responsable d'enregistrer les opinions et les problèmes sur les lieux de travail de plusieurs entreprises à travers le monde de manière systématique. Je gérais des clients anglophones, hispanophones et francophones.

J'ai participé activement à un projet innovant visant à identifier les attitudes xénophobes à l’aide de l’apprentissage automatique, en apprenant au programme à les reconnaître sur Twitter, acquérant ainsi des compétences en machine learning, en particulier liées au traitement de texte.