Cockpit d'apprentissage actif pour les managers avec détection (non supervisée) des anomalies

Le rêve de tout gestionnaire (de processus) est de disposer d'un cockpit qui surveille les processus dont il a la charge et qui l'informe lorsqu'un incident se produit. Tout comme le pilote d'un avion est averti lorsque l'avion s'approche du sol à grande vitesse, par exemple.

Beaucoup de grandes entreprises ayant des processus importants utilisent des logiciels pour enregistrer toutes les étapes d'un processus. Elles utilisent souvent SAP pour cela.

Au cours de ce stage, vous devrez

  • Nous avons commencé par parler à un gestionnaire de processus chez un de nos clients pour découvrir les processus qu'il exécute et ce qu'il aimerait voir dans son cockpit.
  • Vous vous plongerez ensuite dans leur logiciel d'entreprise (SAP) pour en extraire les données et les événements pertinents.
  • À l'aide de ces données, vous explorerez les algorithmes d'apprentissage automatique (supervisés ou non) et l'exploration des processus techniques capables de détecter les métriques et les événements pertinents qui se retrouveront dans le tableau de bord du cockpit.
  • Si le temps (et l'intérêt) le permet, vous travaillerez ensuite sur le front-end du tableau de bord lui-même pour façonner l'expérience du gestionnaire. La cerise sur le gâteau, c'est que le tableau de bord permet à l'utilisateur final d'apporter sa contribution, et qu'il fonctionne comme un outil d'étiquetage.

Profil / Compétences requises

  • Solides capacités d'analyse, connaissance de différentes méthodes statistiques, sans être effrayé par les mathématiques et familiarité avec les études de recherche.
  • Familiarité avec les langages et outils d'analyse statistique tels que Python, SQL.
  • Excellente communication orale et écrite en anglais.
  • Vous êtes actuellement en train d'obtenir un diplôme en informatique ou dans un domaine connexe.

Durée du stage

La durée du stage peut être flexible et dépend de la préférence du candidat et des exigences du projet. La durée typique est de 6 à 8 semaines.