Ingénieure Data Science

Elle a intégré une équipe de recherche pour optimiser la gestion autonome d'un système d'entreposage et de livraison utilisant des véhicules à énergie renouvelable.

• A conçu une architecture multi-agents basée sur DQN et PPO pour l'optimisation autonome des décisions de production, stockage et distribution d'énergie.
• A développé un solveur de routing avec contraintes énergétiques intégrant des Graph Neural Networks (GNN + GATConv) et PPO pour l'optimisation des tournées de livraison.

Elle a développé un pipeline Computer Vision pour analyser le comportement des flux piétons en temps réel et en déployer les résultats en environnement production.

• A conçu et développé un pipeline Computer Vision complet intégrant détection et tracking pour l'analyse comportementale de flux piétons en temps réel.
• A déployé la solution via une API REST avec un dashboard frontend intégré.