Architecture logicielle réutilisable
Conception d'une base technique modulaire permettant de développer des applications métier adaptées à différents contextes professionnels.
EI Yempabe TAMBILA
Data & IT : applications métier, données et intelligence artificielle.
Développement d'applications, Data Science, intelligence artificielle, automatisation, tableaux de bord et conseil en systèmes d'information.
Applications web sur mesure
Développement d'interfaces métier, d'espaces d'administration, de modules utilisateurs et de fonctionnalités adaptées aux processus internes.
Bases de données relationnelles
Modélisation, exploitation, optimisation et structuration des données pour sécuriser les processus et faciliter la décision.
Automatisation des traitements
Réduction des tâches répétitives grâce à des scripts, requêtes, macros, API et workflows adaptés aux besoins métier.
Expérience
Compétences issues de l'expérience Enedis.
Une expérience concrète en développement informatique, gestion des données et amélioration des processus métiers.
Développement d'applications métier
Compétence transférable aux projets Data & IT des organisations.
Valorisation des données
Compétence transférable aux projets Data & IT des organisations.
Développement SQL
Compétence transférable aux projets Data & IT des organisations.
Automatisation des traitements
Compétence transférable aux projets Data & IT des organisations.
Optimisation de bases de données
Compétence transférable aux projets Data & IT des organisations.
Accompagnement des utilisateurs
Compétence transférable aux projets Data & IT des organisations.
DataLab
Domaines de projets Data Science.
BankScoring
Modèle de scoring de risque de crédit, dashboard, API et interprétabilité des prédictions.
Segmentation clients e-commerce
Segmentation comportementale, analyse RFM, stabilité temporelle des clusters et optimisation marketing.
Classification automatique de produits
Classification d'articles à partir d'images et de descriptions textuelles, réduction de dimensions et clustering.
Seattle CO₂
Prédiction des émissions carbone et de la consommation énergétique de bâtiments.
Nutri-Score
Préparation de données Open Food Facts et prédiction de catégories nutritionnelles manquantes.
AWS & Deep Learning
Architecture AWS avec EC2, S3 et IAM pour une chaîne de traitement d'images de fruits.
Prévisions de dépenses
Prévision de dépenses alimentaires à partir de données historiques mensuelles.
Analyse spatiale santé-environnement
Analyse des variations spatiales du risque sanitaire lié aux polluants en Île-de-France.