Soumeya Chebba

La mission consiste à maintenir, améliorer et mettre en production un outil qui fournit des prévisions sur la volonté des passagers à voyager. Ces prévisions sont utilisées dans un outil d'optimisation de prix (Revenue Management).

- Validation des modèles de Machine Learning utilisés dans le package

- Maintien et évolution du package

- Tests unitaires & tests de recette

- Création des chaines CI/CD du package

- Industrialisation du package : adaptation du code, création des scripts sh, création des jobs Jenkins

Contexte du projet : Gestion technique d'un projet marketing qui vise le développement et l'amélioration d'un outil interne (un package python). Cet outil utilise des modèles de ML afin de sélectionner les campagnes marketing à envoyer et les personnes à cibler. Résultats : Pilotage, accompagnement et formation des développeurs. Réduction du temps d'exécution et de la consommation de la mémoire lors du lancement du package. Automatisation de des chaines CI/CD, industrialisation du package pour 2 pays (Italie et UK) Équipe : équipe de 10 développeurs et data scientists (Bulgarie, Roumanie, Portugal) + équipes métiers dans plusieurs pays (UK, Italie, Brésil, Pologne, Allemagne…) + équipe IT (5 collaborateurs)

• Piloter les équipes des développeurs afin de s'assurer de la qualité des travaux réalisés dans le respect des délais

• Coordination des travaux des développeurs et affectation des tâches sur Gitlab

• Prise en charge du développement des tâches urgentes

• Support technique de l'équipe des développeurs

• Code review, validation des merge requests et création des nouvelles releases du package

• Tests de recette sur les données réelles

• Formation des équipes devs et des nouveaux arrivants

• Recueil des besoins métiers afin de définir les nouvelles évolutions du packages

• Adaptation des chaines CI/CD du package afin de garantir la création, la modification, l'amélioration et la livraison des changements effectués sur le package plus fréquemment et avec moins d'erreurs

• Industrialisation du package : conception et définition des chaines d'automatisation, développement des scripts Ksh d'automatisation et réalisation des tests, adaptation des scripts fournis par les équipes métiers, définition de l'ordre de lancement des jobs dans autosys Environnement technique : Python OOP, Gitlab