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Le projet consiste à développer et optimiser une plateforme logicielle d'intelligence artificielle destinée aux assureurs santé. Cette plateforme exploite les données historiques de remboursements santé et applique des techniques de Machine Learning et de Générative AI pour prédire les parcours patients. L'architecture backend repose sur FastAPI, Airflow et Kafka, avec une infrastructure basée sur Kubernetes, ArgoCD, Grafana, Prometheus et Sentry. L'objectif est de fournir des solutions logicielles robustes, évolutives et performantes, permettant aux assureurs d'améliorer la qualité des soins délivrés à leurs membres à l'échelle internationale.

Développement d'une architecture logicielle de haute qualité et évolutive
Optimisation des performances et de la simplicité du code
Automatisation des tâches via des outils et scripts adaptés
Validation, vérification et monitoring des systèmes en production
Collaboration avec des équipes internes et des partenaires externes pour l'amélioration continue des produits

1f:T543,

Le projet consiste à assurer la qualité d'une plateforme SaaS d'assurance santé intégrant des fonctionnalités d'intelligence artificielle. La stratégie QA a été définie et exécutée sur plusieurs squads pour améliorer la qualité produit et la fiabilité des mises en p

Qantev

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