Construction d’un framework basé sur l’apprentissage automatique pour router intelligemment les appels entrants dans les centres d’appel.

Vos missions :

• Les travaux de ce stage s’inscrivent donc dans le domaine de l’apprentissage  automatique (Machine learning), de la science des données (data science) et de  l’optimisation multicritère.

• L’objectif est de concevoir un framework basé sur les données des centres d’appel pour prédire le comportement des appelants (abandon, attente, durée de  traitement). Cette prédiction est ensuite utilisée pour le routage de l’appel vers  l’ensemble des agents.

• Les travaux seront basés sur des données de simulation de centre d’appels ainsi  que des données réelles. Ils seront soumis à une phase d’évaluation afin de valider les hypothèses initiales.

Ces travaux peuvent être divisés en trois parties :

1) Analyser et extraire les données pertinentes de l’historique des appels pour modéliser  le comportement des appelants

2) Construire un modèle de prédiction de comportement basé sur les données

3) Optimisation des fonctions de mesures de performance

• Étudiant(e) ayant un niveau Master ou 2ème ou 3ème année d’école d’ingénieur, Maîtrise du langage Python et des librairies ML

• Maitrise de la théorie des files d’attente et des outils permettant une modélisation similaire

• Maîtrise des approches d’optimisation, de modélisation mathématique, statistiques et probabilités, Machine Learning,

• Vous êtes intéressé(e) par l’IA et les mathématiques

• Bon communicant(e)

• Organisé(e), autonome, créatif, vous savez prioriser vos missions et prendre des  initiatives