Présentation du sujet :
Contexte :
Le milieu sportif professionnel connait ces dernières années une révolution grâce à l'exploitation des données générées lors des matchs en permettant des analyses et des prédictions de performance toujours plus poussées. Face à ces nouveaux enjeux, de nombreux clubs professionnels souhaitent aujourd'hui mettre la data au cœur de leur projet de développement. Conscient de ce besoin, Trimane a commencé à développer en interne sa solution d'AMS (Athlete Management System) : Coach IQ. Dans un premier temps, Coach IQ a pour but d'offrir aux clubs une plateforme qui leur permettra de valoriser l'ensemble des données générées au sein du club (données en match, en entraînement, etc). Dans un second temps, l'application servira d'outil d'aide à la décision en mettant à disposition des clubs des modèles de Machine Learning pour la prédiction de performance, le recrutement etc.
Descriptif :
L'objectif de ce stage est de participer aux développements des différents tableaux de bord qui seront intégrés à l'application. Le domaine analytique couvrira les thématiques telles que le suivi médical, les performances sportives, l'entrainement, le bien-être…
La mission consistera d'abord à participer à la création des différentes couches sémantiques issues de notre base de données. L'accent sera également mis sur le développement de dashboards et KPI afin de permettre aux utilisateurs une analyse interactive des données de son club.
Pendant la durée de stage, ce sujet peut faire l'objet d'évolutions pour s'adapter aux contraintes de la société Trimane. En cas de modification importante, il sera soumis à l'approbation des parties signataires de la convention.
Attendu :
Le stage étant principalement une mission de développement décisionnel, l'attendu demandé est la mise en place de process fonctionnels pouvant être directement implémentés dans l'application existante.
Environnement technique :
Afin de stocker l'ensemble des données, une base de données ElasticSearch est utilisée, nous avons aussi mis en place une couche sémantique qui est réalisée avec Cube. La partie visualisation des données est développée avec Apache Superset. Les processus de traitement et gestion des données sont principalement codés en Python.
Références :
- Athlete Management System
- Développement décisionnel
- Base de données NoSQL
Profil :
Compétences demandées :
De solides connaissances en développement décisionnel sont exigées. Idéalement de bonnes connaissances ou un gout prononcé en Data Engineering seront appréciés. La maîtrise d'un langage de programmation, – idéalement Python – est également demandée. Une connaissance des techniques de développement au sein d'un milieu DevOps (versioning avec Git, gestion de conteneurs, création d'images Docker, intégration continue, …) sera en outre valorisée.
Le profil idéal est rigoureux, organisé, créatif techniquement, et capable d'autonomie.
Modalités :
Le/la stagiaire sera encadré(e) tout à long du stage sur l'ensemble des aspects techniques (phases d'analyse, de conception et de développement).
La durée prévue du stage est de 6 mois, il se déroulera idéalement dans les locaux de Trimane à Paris ou Toulouse.
Il s'agit d'un stage de pré-embauche rémunéré.