Plateforme éducative digital

A platform that connects mentors and coaches using machine learning and data analytics.

Client

Industrie

Région

Client depuis

2020

Our customer is a provider of an e-learning platform that allows customers to work with mentors on the subjects of their choice.

Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.

Défi

Un client a eu l'idée d'enrichir la plate-forme avec les éléments suivants ingénierie des données et machine learning afin qu'il puisse suggérer des mentors aux utilisateurs plus rapidement et avec plus de précision. Les données doivent être correctement recueillies et affinées avant d'être utilisées par les systèmes de recommandation, les outils d'enregistrement du temps et d'autres logiciels.

Pour résoudre ce problème, les ingénieurs logiciels Innowise devaient

étudier la conception du flux de données existant chez le client;
reconstruire le flux de données;
automatiser toute une série de processus manuels;
concevoir une architecture qui garantit à la fois la fonctionnalité et la sécurité.

Solution

Innowise has built from scratch a platform that provides mentors and coaches a toolset for interacting with each other in an effective and convenient way. The solution has been developed to replace the previous version of the platform due to its lack of response speed and functionality.

Nos ingénieurs logiciels ont conçu la solution de manière à permettre la collecte et la mise à jour rapides de données provenant de diverses sources. Les données sont automatiquement affinées selon les modèles prédéfinis et envoyées aux outils qui les exploitent.

Amazon Web Services

La solution est basée sur Amazon Web Services en raison de sa sécurité, de sa flexibilité, de son évolutivité et de sa rentabilité.

Les entraîneurs et les clients réguliers peuvent soumettre leurs données sous différentes formes à la plateforme, notamment du texte, des images, des vidéos, des scans de documents, etc. Ces données sont téléchargées sur AWS et stockées dans un lac de données.

Pipelines ETL

Nos ingénieurs de données ont développé et introduit des pipelines ETL pour rassembler automatiquement les données des utilisateurs dans le stockage cloud.

Lac de données et entrepôt de données

Les données recueillies par les pipelines ETL sont affinées dans les lacs de données. Ce processus est géré par Airbyte et dbt. Après que les données soient raffinées, Apache Airflow les transfère vers l'entrepôt de données où elles peuvent être utilisées à diverses fins, telles que

recommending and notifying mentors of suitable coaches more precisely;
l'estimation de l'activité et de la productivité des utilisateurs;
la prédiction du comportement des utilisateurs dans différents domaines;
fournir des paiements automatisés sécurisés aux mentors;
détection des fraudes;
effectuer des actions KYC, AML, ATF, etc.

Technologies et outils

Back-end

Python 3.xFlask, Celery, WebSockets, Django REST framework, Pytest

Front-end

TypeScript

Base de données

PostgreSQL, Redshift, S3, SalesForce, Elasticsearch

DevOps

Kubernetes, Apache Airflow, Terraform, pluriel, astronome

Cloud

Google Cloud Platform, AWS

VCS

GitLab, GitHub

Processus

En tenant compte de toutes les exigences et spécificités du projet, nous avons choisi Scrum comme méthodologie de développement de logiciels, en menant des sprints bihebdomadaires et des aperçus de sprints pour démontrer la progression. Nous avons utilisé Jira et Confluence et tenu les réunions et la communication générale avec le client dans Microsoft Teams.

Notre équipe a développé les exigences selon la vision du client de la solution et les a documentées. Pendant le processus de développement, nous avons constamment analysé, affiné et décomposé les exigences en tâches et sous-tâches pour faciliter le suivi de l'avancement. Après l'achèvement de plusieurs tâches, les ingénieurs en assurance qualité Innowise ont vérifié si la solution était conforme aux exigences définies, si elle ne présentait pas de bogues et si notre équipe était sur la même longueur d'onde que la vision du client et les résultats attendus.

Équipe

Ingénieurs en données

Développeurs back-end

Développeurs front-end

Ingénieur ML

Scientifiques des données

Développeurs BI

Analyste commercial

Chef de projet

Ingénieurs QA

Expected results

Innowise a construit une plateforme sécurisée qui permet aux employés du client de collecter, stocker et gérer les données des étudiants et des tuteurs sur la plateforme. Grâce à la sécurité de la solution et au contrôle strict des accès et des opérations, ces informations peuvent être utilisées à de diverses fins sans crainte de fuite.

Nos ingénieurs logiciels ont automatisé un certain nombre de processus qui étaient auparavant manuels et ont conçu le flux de données pour rendre la solution aussi efficace que possible.

Durée du projet

Depuis 2020
Le projet est toujours en cours, à ce stade, nous assurons le support de la plateforme et mettons en place de nouvelles fonctionnalités.

Exemples de projets similaires

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Vous pouvez également nous envoyer votre demande
à contact@innowise.com

Que se passe-t-il ensuite ?

Une fois que nous aurons reçu et traité votre demande, nous vous contacterons pour détailler les besoins de votre projet et signer un accord de confidentialité. Projet et signer un accord de confidentialité.

Après avoir examiné vos souhaits, vos besoins et vos attentes, notre équipe élaborera une proposition de projet avec l'étendue des travaux, la taille de l'équipe, les délais et les coûts estimés projet avec l'étendue des travaux, la taille de l'équipe, les délais et les coûts estimés.

Nous prendrons rendez-vous avec vous pour discuter de l'offre et régler les détails.

Enfin, nous signons un contrat et commençons immédiatement à travailler sur votre projet.

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Solution

Innowise has built from scratch a platform that provides mentors and coaches a toolset for interacting with each other in an effective and convenient way. The solution has been developed to replace the previous version of the platform due to its lack of response speed and functionality.

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