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Une plateforme qui met en relation mentors et coachés en utilisant l'apprentissage automatique et l'analyse de données.
Notre client est une plateforme e-learning européenne qui met à la disposition de ses clients des mentors sur les sujets de leur choix.
Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.
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
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
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.
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.
Après avoir reçu et traité votre demande, nous reviendrons vers vous pour détailler les besoins de votre projet et signer un accord de non-divulgation pour assurer la confidentialité des informations.
Après avoir examiné les exigences, nos analystes et nos développeurs élaborent une proposition de projet avec l'étendue des travaux, le nombre de membre de l'équipe, les délais et les coûts des coûts.
Nous organisons une réunion avec vous pour discuter de l'offre et parvenir à un accord.
Nous signons un contrat et commençons à travailler sur votre projet le plus rapidement possible.
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