Alicia Josset

Développement back end pour l'application mobile Farmi (destinée aux agriculteurs) et pour d'autres services digitaux.

Les fonctionnalités sur lesquelles j'ai principalement travaillé :

- CropObserver : outil cartographique de signalisation des anomalies de cultures (maladies, ravageurs, rendements)

- Weeds Control : outil d'aide à la décision dans le choix d'un herbicide (dans les pays de l'est)

- Vitipilot, station météo et OAD de prévision de maladie : pour la viticulture, intégration de données de station météo provenant de différents fournisseurs pour les restituer aux agriculteurs d'une part et pour estimer le risque de mildiou et d'oïdium.

La composante principale de mon poste était du développement :

- Création d'API REST et fonctions azure en C# (sur visual studio), de logic app et autres outils azure

- Déploiement CI/CD avec les pipelines azure devops et via des ARM

- Créations et modifications sur des bases de données Microsoft SQL server

- Corrections de bug sur des applications Powerapps en model driven et créations de flux powerautomate

Et une autre composante de mon travail sur du contrôle qualité des développements sur du power apps (model driven et canvas app) et sur des API et fonctions :

- rédaction de cahier des charges, spécifications fonctionnelles, spécifications techniques

- création de tickets

- Validation des développements effectués

Et sur quelques projets, j'ai été multi casquettes : des premières réunions avec le commanditaire, au design des écrans, à la rédactions de spécifications parfois, à la validation des développements effectués:

- participation dans un POC pour l'utilisation d'images satellites en agriculture. J'ai participé à tous les niveaux de ce projet : les réunions de suivis en groupe et individuelles, les développements pour intégrer des images satellites dans l'application mobile et la résolution des bugs.

- Pour le projet weeds control

L'objectif de ce travail était de valorisation les indicateurs agronomiques issus d'images Sentinel-2 et Spot 5 Take 5. Production des indicateurs agronomiques à partir d'images Sentinel-2 et Spot 5 Take 5 et analyses sur R des données afin d'identifier les anomalies de croissance du blé tendre à partir du suivi du couvert vert, du couvert brun, de l'indice foliaire et de la teneur en chlorophylle.

- Sur le logiciel R :

- Production d'un jeu de données

- Identification des erreurs de traitement dues à la présence de nuage, à la résolution des images (...) et établissement de règles pour les minimiser

- Identification des anomalies de croissance et établissement de règles pour les minimiser

- Production d'un mémoire de fin d'étude intitulé : "Méthodologie pour la mise en place d'un outil de suivi et d'alerte à la parcelle à partir de séries temporelles d'images Sentinel-2 et Spot 5 Take 5"

Projet commandité par l'IFV dans le cadre de la spécialisation AgroTIC, mise en place d'une application web cartographique sur le stress hydrique de la vigne à Tavel

• Encadrer le projet avec le 2nd chef de projet, équipe de 9 élèves

• Mettre en place et mettre à jour la base de données sur PostgreSQL

• Co-développer en PHP

• Co-rédiger les notes de cadrages, cahiers des charges fonctionnel et technique