Ingénieure IA & Data Analytics

Projet de fin d'études au sein de la Manufacturing SBU d'OCP S.A., leader marocain des phosphates, pour concevoir et déployer une plateforme web d'aide à la décision destinée à optimiser les transferts entre unités et zones de stockage.

• Analyse et structuration des données industrielles relatives aux flux, stocks et capacités de production pour soutenir la prise de décision opérationnelle.
• Développement de traitements Python et SQL pour préparer, consolider et exploiter les données nécessaires aux analyses et modèles décisionnels.
• Conception et développement d'une plateforme web d'aide à la décision pour le suivi et l'optimisation des transferts entre unités et zones de stockage.
• Mise en place d'indicateurs d'analyse et d'évaluation de la performance des scénarios de décision.
• Développement d'une interface React / TypeScript pour la visualisation des données, indicateurs et résultats d'analyse.
• Développement d'APIs REST avec FastAPI pour connecter les données, services d'optimisation, modèles IA et interface utilisateur.
• Développement d'un module Machine Learning avec XGBoost pour automatiser l'estimation de paramètres de décision.
• Intégration d'un agent IA génératif basé sur un LLM pour l'analyse, l'interprétation et l'explication des résultats d'optimisation.
• Gestion et exploitation des données avec PostgreSQL et SQLite, en assurant la qualité et la structuration des données.

Rejoindre l'équipe IA de SMART AUTOMATION TECHNOLOGIE pour concevoir et développer un système multi-agents basé sur l'IA destiné à l'automatisation et l'aide à la décision dans les processus de Supply Chain.

• Conception et développement d'un système multi-agents basé sur l'IA pour l'automatisation et l'aide à la décision dans des processus de Supply Chain.
• Analyse et modélisation de problématiques métier liées à la gestion et à l'optimisation des processus Supply Chain.
• Conception d'agents spécialisés collaborant au sein d'une architecture d'orchestration, avec coordination entre agents.
• Développement de pipelines RAG permettant aux agents d'exploiter des données documentaires et des informations issues de bases SQL.
• Développement d'APIs REST avec FastAPI pour intégrer les agents et services IA dans l'application.
• Mise en place d'une architecture de recherche sémantique avec ChromaDB et embeddings pour améliorer la pertinence des réponses des agents.