Stages &amp; Alternances

10 Migration web service Soap vers micro-service Rest PFE

Docaposte Tunisie •

StageDéveloppement backend (Python/FastAPI)Architecture micro-serviceAPIs REST / GraphQL

Contexte et objectifs Migration du web service SOAP actuel vers une architecture micro-service REST conforme à l'architecture cible. Mise en place des tests unitaires pour garantir la stabilité et la qualité du code. Technologies et objectifs cités : C#, .Net Core, architectures micro-service, REST, SOAP, GraphQL. Missions principales Analyser le service SOAP existant et définir la stratégie de découpage en micro-services. Implémenter les APIs REST (et/ou GraphQL si pertinent) pour remplacer les endpoints SOAP. Concevoir et développer les tests unitaires couvrant les nouvelles APIs et les composants critiques. Environnement technique & livrables Stack technique attendue : C#, .NET Core, architectures micro-service, REST, SOAP, GraphQL, frameworks de tests unitaires .NET. Livrables attendus : code source des micro-services, suites de tests unitaires, documentation de migration (mapping SOAP→REST), guide de déploiement. Encadrement et durée Durée du PFE : 6 mois (format affiché : 4-6 mois). Encadrement : 1 encadrant local en Tunisie et 1 encadrant à distance en France. Candidature Envoyer votre candidature à : recrutement.tunisie@docaposte.fr. Objet du mail à utiliser : "Candidature PFE Sujet 10 - Migration web service Soap vers micro-service Rest". Joindre CV, lettre de motivation et tout lien vers projets ou dépôt Git pertinent.

8 Instruction et suivi du dossier administratif du patient pendant son séjour à l'hôpital, dans un objectif de facturation PFE

Docaposte Tunisie •

StageRémunéréSanté numériqueBackend Java / microservicesFrontend Vue.js / Angular

Contexte & objectifs : Instruction et suivi du dossier administratif du patient pendant son séjour à l'hôpital dans un objectif de facturation. Objectifs fonctionnels listés : gestion des prises en charge et débiteurs, simulation des facturations, pilotage opérationnel, admission simplifiée, gestion carte vitale APCV. Missions principales : Comprendre le besoin du client et concevoir les modules en adéquation avec ce besoin. Participer au développement et à l'intégration des modules nécessaires pour la facturation et le suivi administratif du patient. Montée en compétences & attentes : Monter en compétence sur les technologies microservices et Vue.js (front-end), ainsi que sur l'écosystème Java/Quarkus côté back-end. Travailler en environnement d'architecture microservice et collaborer avec les équipes locales et distantes pour assurer la qualité et la conformité des livrables. Technologies & architecture : Stack mentionnée : Java Spring, Quarkus, Vue.js, Angular, Oracle. Architecture : microservices. Encadrement & durée : Encadrement : 1 encadrant local en Tunisie et 1 encadrant à distance en France. Durée du stage : 6 mois. Candidature : Pour postuler, envoyer votre candidature par email à recrutement.tunisie@docaposte.fr. Utiliser l'objet de mail : "Candidature PFE - Sujet 8 : Instruction et suivi du dossier administratif du patient". Prérequis : Prérequis : (non spécifiés dans l'énoncé). Informations complémentaires : Simulation des facturations et pilotage opérationnel sont des volets importants du projet. Le projet vise à simplifier les admissions et intégrer la gestion de la carte vitale (APCV).

7 Modélisation assistée par IA PFE

Docaposte Tunisie •

StageIntelligence Artificielle (LLM)Modélisation / Méta-modélisation (UML, MDA, BPM)Développement Java (Quarkus, Maven, REST)

Contexte et objectifs principaux Comprendre les problématiques de modélisation et méta-modélisation nécessaires et se familiariser avec l’architecture de la solution Modelio et ModelioServer. Objectifs principaux : développement et industrialisation de services basés sur l’utilisation de LLM dédiés à la documentation et l’analyse de modèles Modelio, ainsi qu’à l’initialisation et à la transformation de modèles à partir de sources de données externes. Objectif secondaire : poser les bases d'une architecture générique permettant l’intégration entre LLM fournis par des providers externes et les services Modelio. Tâches et livrables attendus Développer des prototypes et transformer ces prototypes en services industrialisés (API/serveur) pour la documentation et l’analyse de modèles ainsi que pour l’initialisation/transformation de modèles. Produire une architecture d’intégration générique pour connecter des LLM externes aux services Modelio, incluant spécifications, schémas d’API et recommandations d’industrialisation. Livrables attendus : code source (Java/Quarkus), plugins/artefacts Maven, documentation technique, jeux de tests, démonstrateurs d’intégration et rapports d’évaluation des prototypes LLM. Environnement technique et compétences requises Développement Java sous Eclipse ou Visual Studio Code ; framework Quarkus (serveur d’application Java) ; gestion de projet/build avec Maven ; Atlassian Plugin. Connaissances requises : Java SE 17+, méta-modélisation, MDA, BPM, UML, REST, JSON ; compétences front (HTML, CSS, JS) utiles pour composants d’interface ou démonstrateurs. Autres compétences appréciées : compréhension des enjeux d’intégration des LLM (sécurité, confidentialité des données, latence), expérience avec APIs et industrialisation de services. Encadrement, durée et candidature Durée : 6 mois (qualification dans la fiche : 4-6 months). Encadrement : 1 encadrant local en Tunisie et 1 encadrant à distance en France. Pour postuler, contacter : recrutement.tunisie@docaposte.fr en précisant en objet le numéro et le titre du sujet.

6 Injection de données dans ePlaniz (application web) à partir de JIRA via API+MCP PFE

Docaposte Tunisie •

StageIntégration / APIDéveloppement web / ChatbotsJava / Backend

Contexte et objectifs Objectif préliminaire : se familiariser avec le produit e-Citiz (formation e-Citiz par un expert, suivi de formation, lecture des manuels, expérimentation du produit, formation au travail collaboratif, mise en place et utilisation d'un Guichet numérique). Objectifs primaires du sujet : découverte de JIRA et de ses API, prise de connaissance du produit ePlaniz et du projet e-Citiz correspondant, mise en place de l’API REST sur ePlaniz, mise en place de MCP et alimentation d’ePlaniz à partir de JIRA. Missions et tâches attendues Développer et configurer l’injection de données dans ePlaniz (application web) à partir de JIRA via API REST et MCP : spécification des flux, mappings, transformations et orchestration. Mettre en place l’API REST sur ePlaniz, intégrer les appels JIRA, développer les composants MCP nécessaires, assurer la persistance et l’alimentation des données dans ePlaniz. Réaliser des tests d’intégration, de non-régression et des scénarios de validation fonctionnelle; documenter les opérations et rédiger les modes opératoires. Environnement technique et compétences requises (prérequis) Concepts méthodologiques : méta-modélisation, MDA, BPM, UML. Langages et frameworks : Java SE/Java EE, composants WEB, JavaScript, CSS, HTML; JPA/Hibernate pour la persistance. Protocoles et outils : REST, JSON, SQL; serveurs et bases : Apache, Wildfly, PostgreSQL. Outils de développement et qualité : Eclipse IDE, GIT, Sonar. Encadrement, durée et ressources Encadrement : 1 encadrant local en Tunisie et 1 encadrant à distance en France. Durée indiquée sur la fiche : 6 mois (stage PFE). Ressources disponibles : webinaires internes enregistrés, accès à la communauté des développeurs e-Citiz, manuels d’utilisation, formation experte e-Citiz et environnement de test pour expérimentation. Candidature Pour postuler, envoyer votre candidature à recrutement.tunisie@docaposte.fr en indiquant comme objet : "Candidature PFE - Sujet 6 : Injection de données dans ePlaniz".

2 Conception d'API REST et exposition aux moteurs d'Intelligence Artificielle (IA) PFE

Docaposte Tunisie •

StageAPI RESTNLP / LLMJava / Web

Contexte et objectifs Exposer des services web e-Citiz (incluant le Guichet Numérique) dynamiquement via des API REST afin de les rendre accessibles aux ChatBot et Agents LLM. Concevoir un mécanisme d’introspection des téléservices e-Citiz et GN pour permettre leur découverte et leur invocation par appel d’API automatisé. Missions principales Implémenter un serveur MCP (Middleware/Manager for Chatbots/Agents) qui agrège et expose les API des téléservices et les rend automatiquement exploitables par des ChatBot et Agents LLM. Enrichir la description des API avec une sémantique claire (données traitées, séquencement, contraintes d’appel) pour faciliter la compréhension et l’utilisation par des LLM. Travail technique attendu Développer des endpoints REST robustes, la couche d’introspection et le module de transformation sémantique (métadonnées, schémas, contraintes temporelles, séquencement des étapes). Garantir la compatibilité Java SE/EE et des composants Web, et proposer des interfaces exploitables par des moteurs NLP/LLM (formatage, métadonnées, exemples d’appels). Compétences & technologies Maîtrise souhaitée : Java SE/EE, développement Web (REST), conception d’API, documentation d’API (OpenAPI/JSON-LD/JSON Schema). Connaissances appréciées : NLP, LLM, formats sémantiques pour découverte automatique par IA, tests d’intégration et validation d’API. Encadrement et organisation Encadrement : 1 encadrant local en Tunisie et 1 encadrant à distance en France. Collaboration attendue avec les équipes produit et plateforme pour accéder aux téléservices e-Citiz et définir les contraintes fonctionnelles et non-fonctionnelles. Livrables & critères de réussite Code source du serveur MCP et composants d’introspection, jeu de tests d’intégration et scripts de déploiement. Documentation enrichie des API (avec sémantique d’usage), démonstration d’un cas d’usage où un ChatBot/Agent LLM invoque automatiquement un téléservice. Durée et modalités Durée : 6 mois (modalité : 4-6 months). Modalités de travail : hybride, livrables réguliers et points d’avancement avec les encadrants. Candidature Pour postuler, envoyer un mail en précisant le sujet : "Candidature PFE Sujet 2 - Conception d'API REST et exposition aux moteurs d'IA". Contact de candidature : recrutement.tunisie@docaposte.fr.

1 Base de Connaissances Basée-LLM PFE

Docaposte Tunisie •

StageRémunéréComputer Vision & NLPIntelligence Artificielle (NLP/LLM)Java/JEE

Contexte et objectifs Construire une base de connaissances requêtable et un ChatBot basé sur un LLM capable de répondre en langage naturel avec des références aux sources d’information. Agréger, prétraiter et indexer différentes sources de données : documents PDF, PPT, pages HTML, fiches JIRA, fils de discussion email, et vidéos de webinaires/démos afin de rendre le contenu interrogeable. Tâches principales et livrables attendus Conception et mise en œuvre d’un pipeline d’agrégation, prétraitement (OCR/transcription si besoin), extraction de métadonnées et d’indexation des sources hétérogènes. Développement d’un mécanisme de recherche/récupération pertinent (RAG / retrieval) et intégration avec un LLM pour la formulation de réponses en langage naturel accompagnées de liens ou citations vers les sources. Livrables : code source, base de connaissances indexée, démonstrateur/chatbot opérationnel, documentation technique et rapport de PFE. Aspects techniques et compétences Technologies citées : Java SE, Java EE, Web. Compétences attendues : traitement du langage naturel (NLP), compréhension et intégration de LLM. Travaux typiques : traitement de documents (PDF/PPT/HTML), ingestion de tickets JIRA et d’emails, transcription et indexation de contenus vidéos, mise en place d’un moteur d’indexation et d’un front de requêtage. Prérequis : Optionnel / à Acquérir — esprit d’initiative sur des briques NLP/LLM et volonté d’apprendre des outils d’indexation et d’IR. Encadrement, durée et modalités Durée : 6 mois. Encadrement : 1 encadrant local en Tunisie et 1 encadrant à distance en France. Modalités : travail hybride possible selon besoin d’accès aux sources et encadrement local/à distance. Évaluation et critères de réussite Qualité des réponses générées par le chatbot (pertinence, cohérence) et capacité à fournir des références/source links précises. Robustesse du pipeline d’ingestion et de l’indexation sur les différentes sources (PDF, PPT, HTML, JIRA, emails, vidéos). Candidature Pour postuler, envoyer CV et lettre de motivation à recrutement.tunisie@docaposte.fr en précisant l’objet : "Candidature PFE - Sujet 1 : Base de Connaissances Basée-LLM".

1. Base de Connaissances Basée-LLM PFE

Docaposte Tunisie •

StageRémunéréIntelligence Artificielle (NLP/LLM)Traitement du Langage Naturel (NLP)Développement backend (Python/FastAPI)

Contexte et objectifs Développer une base de connaissances pilotée par un Large Language Model (LLM) pour centraliser et rendre consultable des informations métier. Objectif : améliorer la recherche sémantique, la génération de réponses précises et l’assistance aux utilisateurs internes ou externes. Missions principales Concevoir l’architecture de la base de connaissances : collecte, nettoyage et structuration des sources (documents, FAQ, données internes). Intégrer et fine-tuner un LLM ou utiliser des embeddings pour l’indexation sémantique et la recherche contextuelle. Tâches techniques détaillées Prétraitement des données : extraction de texte, segmentation en chunks, normalisation et enrichissement (métadonnées). Mise en place d’un pipeline d’indexation (vecteurs/embeddings) et intégration avec un moteur de recherche sémantique (ex : Elasticsearch + vecteurs, Pinecone, FAISS). Intégration et validation Développer des API pour interroger la base de connaissances et exposer des endpoints sécurisés pour les applications clientes. Évaluer la qualité des réponses : métriques de pertinence, tests utilisateurs, mise en place d’un retour utilisateur pour amélioration continue. Environnement technique et livrables Technologies attendues : Python, frameworks ML/NLP (Transformers), outils d’embeddings, moteur de recherche vectoriel, conteneurisation (Docker). Livrables : prototype fonctionnel, rapport technique, scripts d’ingestion et d’évaluation, documentation d’API. Modalités de candidature Pour postuler, envoyer votre candidature à l’adresse suivante : recrutement.tunisie@docaposte.fr. Indiquez dans l’objet de l’e-mail la référence du sujet et fournissez CV + lettre de motivation et, si possible, un bref portfolio ou exemples de projets liés au NLP/IA.

Sujet 4 Mise en place des API gouvernementales (France) PFE

Docaposte Tunisie •

StageAPIs gouvernementalesJava/JEEWeb et intégration (REST/JSON)

Contexte et objectifs préliminaires : Se familiariser avec le produit e-Citiz via la formation e-Citiz réalisée par un expert de la solution. Mise en place et utilisation d'un Guichet numérique ; accès à des ressources complémentaires (webinaires internes enregistrés, communauté des développeurs e-Citiz). Objectifs primaires : Réaliser l’interface REST/JSON avec les différentes API de l’État français jugées nécessaires pour le produit. Intégrer ces appels API dans les flux de connexion et de création de demande du Guichet Numérique. Stocker et afficher un marqueur sur chaque donnée issue des données du gouvernement pour tracer l’origine des informations. Objectifs secondaires : Prendre en main le guichet numérique et ses différents flux de saisie. Participer à la conception des interfaces utilisateurs et à leur intégration dans les flux applicatifs. Environnement technique et compétences requises : Méta-modélisation, MDA, BPM, UML ; bonnes connaissances Java SE et Java EE. Développement Web : JavaScript, CSS, HTML ; APIs REST/JSON ; JPA/Hibernate et SQL. Plateforme et outils : Apache, Wildfly, PostgreSQL, Eclipse IDE. Encadrement, durée et modalités de candidature : Durée du stage : 6 mois (4-6 months). Encadrement présent : 1 encadrant local en Tunisie et 1 encadrant à distance en France. Pour postuler, envoyer votre candidature par email à : recrutement.tunisie@docaposte.fr en indiquant le sujet du PFE.

R&D & ENG S04 Conception, simulation numériques et développement des accessoires de produits de suspensions PFE

CAVEO AUTOMOTIVE TUNISIA •

StageGénie mécanique productiqueSimulation numérique (éléments finis)Développement produit & matériaux élastomères

Contexte et objectifs Conception et développement d'accessoires pour produits de suspensions intégrant des composantes élastomères. Réaliser des simulations numériques basées sur le savoir-faire CAVEO pour optimiser la géométrie, la tenue mécanique et le comportement dynamique des pièces. Missions principales Concevoir des accessoires avec composantes élastomères : définition des architectures, choix matériaux et modélisation CAO. Mettre en place et réaliser des simulations numériques (par ex. éléments finis) en s'appuyant sur le savoir-faire CAVEO pour prédire le comportement mécanique et vibratoire. Développer et valider les pièces : préparation de prototypes, définition et exécution d'essais, analyse des résultats et itération de conception. Rédiger la documentation technique, rapports de simulation, cahiers d'essais et recommandations pour industrialisation. Profil et compétences requises Étudiant(e) ingénieur(e) en génie mécanique ou électromécanique (PFE) avec intérêt pour le développement produit. Connaissances en simulation numérique (éléments finis) et modélisation de matériaux élastomères. Maîtrise des outils CAO (ex. CATIA, SolidWorks, NX) et des logiciels de simulation ; aptitude à analyser des résultats d'essais. Bonnes capacités d'analyse, rigueur expérimentale et travail en équipe ; communication en français requise. Conditions du stage et candidature Durée : 5 mois (1 stagiaire) ; lieu : Borj Cedria. Encadrement R&D & Engineering, référence : R&D & ENG S04. Pour postuler, envoyer votre candidature (CV + lettre de motivation + éventuels travaux/rapports) à : rh@caveoautomotive.com. Objet recommandé pour l'email : "Candidature PFE - R&D & ENG S04 - Conception et développement accessoires suspensions".

REF : R&D & ENG S05 Application du Data mining et de l'intelligence artificielle pour la détermination des caractéristiques et des paramètres process des produits Renforcement/enrichissement des bases de données techniques existantes et amélioration des modèles IA existants PFE

CAVEO AUTOMOTIVE TUNISIA •

StageData MiningIntelligence Artificielle (NLP/LLM)Génie industriel / Lean manufacturing

Contexte et objectifs Application du Data mining et de l'intelligence artificielle pour la détermination des caractéristiques et des paramètres process des produits. Renforcement / enrichissement des bases de données techniques existantes et amélioration des modèles IA existants. Référence : R&D & ENG S05. Poste PFE destiné à produire des résultats exploitables pour l'ingénierie process et les modèles prédictifs. Missions principales Collecte, nettoyage et prétraitement des données techniques issues des processus de production et des essais produits. Mise en place et optimisation d'algorithmes de data mining pour extraire les caractéristiques pertinentes (feature engineering). Développement et amélioration de modèles d'intelligence artificielle (supervisés et/ou non supervisés) pour la détermination des paramètres process. Validation des modèles sur jeux de données réels et proposition d'indicateurs de performance et de robustesse. Compétences et profil recherché Candidats : INGÉNIEUR EN GÉNIE INFORMATIQUE / INDUSTRIEL / GÉNIE MÉCANIQUE / GÉNIE DES MATÉRIAUX / MAINTENANCE ET INSTRUMENTATION. Compétences souhaitées : machine learning, data mining, Python (pandas, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch), traitement de données industrielles, visualisation des données. Connaissances appréciées : techniques de caractérisation produit, paramètres process, gestion et enrichissement de bases de données techniques. Modalités, encadrement et candidature Durée : 5 MOIS (1 stagiaire). Lieu : BORJ CEDRIA. Encadrement au sein de l'équipe R&D & Engineering, collaboration avec les équipes process et qualité pour la validation terrain. Pour postuler, envoyer candidature et CV à : rh@caveoautomotive.com. Indiquer dans l'objet de l'email la référence du sujet pour faciliter le traitement (voir objet recommandé ci-dessous).

R&D & Etudes S01 Optimisation du processus métrologique du laboratoire Évaluation des incertitudes de mesure pour les essais du laboratoire Optimisation du processus de traçabilité métrologique PFE

CAVEO AUTOMOTIVE TUNISIA •

StageQualité produit & MétrologieQualité / Ingénierie de la qualitéInstrumentation industrielle

Contexte et objectifs Amélioration et optimisation du processus métrologique du laboratoire afin d'assurer la qualité et la fiabilité des essais. Réalisation d'évaluations des incertitudes de mesure pour les essais effectués au laboratoire et optimisation du processus de traçabilité métrologique. Missions principales Évaluer et documenter les incertitudes de mesure associées aux essais du laboratoire (analyse des sources d'incertitude, calculs, rapports). Proposer et mettre en œuvre des améliorations du processus de traçabilité métrologique : cartographie des étalonnages, références, traçabilité aux étalons nationaux. Rédiger et formaliser procédures et modes opératoires pour la gestion métrologique et la démonstration de la conformité des essais. Réaliser des contrôles, vérifications et tests pratiques au laboratoire pour valider les solutions proposées. Profil recherché et compétences souhaitées Formation : MASTER EN MÉTROLOGIE ET INGÉNIERIE DE LA QUALITÉ / INSTRUMENTATION INDUSTRIELLE (indiqué sur l'offre). Connaissances en métrologie, calcul des incertitudes, normes de qualité (ex : ISO/IEC 17025), et bonnes pratiques d'étalonnage. Compétences analytiques et informatiques (traitement de données, Excel avancé; atout : Python/MATLAB) et capacité à formaliser des procédures. Modalités et candidature Durée : 5 MOIS (1 STAGIAIRE) — localisation : BORJ CEDRIA. Le stage est référencé : REF : R&D & Etudes S01. Pour postuler, envoyer votre candidature (CV + lettre de motivation) par e‑mail à : rh@caveoautomotive.com. Contact recrutement : rh@caveoautomotive.com

S02 INGÉNIEUR EN GÉNIE MÉCANIQUE/ELECTROMÉCANIQUE PFE

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StageRémunéréGénie mécanique productiqueSimulation numériqueR&D & Études

Contexte et objectif Études des opérations de mise-en-formes des produits avec un focus sur les pièces de suspension. Objectif : réaliser des simulations numériques et déterminer les causes des défaillances géométriques liées aux process de mise-en-forme. Missions principales Analyse des opérations de mise-en-formes spécifiques aux produits de suspensions et documentation des processus. Réalisation de simulations numériques pour mettre en évidence les causes de défaillances géométriques et proposer des pistes d'amélioration. Travaux attendus / Livrables Étude des causes des défauts géométriques liés à chaque process et rapport détaillé des observations. Modèles et simulations numériques démontrant les mécanismes de défaillance, avec recommandations techniques pour correction ou optimisation. Profil et compétences requises Formation : Ingénieur en génie mécanique ou électromécanique (PFE) avec bonnes notions de mise-en-forme et comportement des matériaux. Compétences : maîtrise des outils de simulation numérique (éléments finis), capacité d'analyse des défaillances géométriques, rigueur expérimentale et rédactionnelle. Informations pratiques et candidature Référence : R&D & Etudes S02 — 1 stagiaire — BORJ CEDRIA — Durée : 5 mois. Pour postuler, envoyer votre candidature à rh@caveoautomotive.com.

S03 Etude et Conception d'une table de production universelle Étude et réalisation d’une solution structurelle polyvalente pour une table de mise-en-forme des produits de suspensions PFE

CAVEO AUTOMOTIVE TUNISIA •

StageGénie mécanique productiqueGénie électromécaniqueR&D / Conception

Contexte et objectif : Développer une table de production universelle destinée à la mise-en-forme des produits de suspensions. Concevoir une solution structurelle polyvalente permettant d'accueillir plusieurs géométries et processus de mise-en-forme. Missions principales : Réaliser l'étude mécanique et la conception détaillée de la structure portante et des interfaces de fixation. Dimensionner les composants, effectuer les calculs de résistance et proposer des solutions pour la modularité et la robustesse. Intégrer les exigences d'ergonomie, sécurité et facilité de maintenance pour un usage industriel. Travail d'ingénierie et validations : Produire des plans CAO, assemblages et nomenclatures (outsourcing des détails de fabrication si nécessaire). Réaliser des simulations (FEA) pour valider les choix matériaux et sections, proposer modifications si besoin. Profil recherché : Étudiant(e) en fin d'études Ingénieur en Génie Mécanique ou Électromécanique (PFE). Bonnes compétences en conception mécanique, CAO (SolidWorks/CATIA/Inventor) et notions de calculs structuraux. Informations pratiques : Durée : 5 mois (PFE) — lieu : Borj Cedria (site de l'entreprise). 1 stagiaire attendu pour le sujet REF : R&D & ENG S03. Pour candidater, envoyer votre dossier à rh@caveoautomotive.com.

Hybride1 moisExpire dans 13 jours

QHSE S09 Digitalisation du processus de validation des SW dans Qalitas pour renforcer la maitrise documentaire PFE

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Contexte et objectif Digitalisation du processus de validation des Software (SW) dans la plateforme Qalitas afin de renforcer la maîtrise documentaire. Intégrer les SW existantes dans Qalitas pour centraliser les validations et garantir la traçabilité des documents. Missions principales Intégrer les SW existantes et leurs documents associés dans la plateforme Qalitas. Tester et valider le fonctionnement du workflow de validation avec les utilisateurs concernés (scénarios de validation, droits, notifications). Formation et amélioration Former les utilisateurs au nouveau processus digitalisé et rédiger des supports de formation simples et exploitables. Proposer un plan d’amélioration pour la maîtrise documentaire basé sur les retours utilisateurs et les tests effectués. Livrables attendus SW intégrés dans Qalitas avec workflow opérationnel et validé par les utilisateurs. Rapport de tests, guide utilisateur et plan d’amélioration pour la maîtrise documentaire. Compétences et qualités recherchées Connaissances en gestion documentaire, workflows et/ou outils type Qalitas ou équivalents. Bonne communication pour la formation des utilisateurs et capacité à produire des livrables clairs (guides, rapports). Informations pratiques & candidature Référence : QHSE S09. Lieu : BORJ CEDRIA. Durée : 1 mois. 1 stagiaire attendu. Pour candidater : rh@caveoautomotive.com

StageInformatique / Business IntelligenceQualité / QHSE

QHSE S08 Mise en place d’un plan d’action durable pour améliorer les notations ECOVADIS & CDP PFE

CAVEO AUTOMOTIVE TUNISIA •

StageQualité / QHSERSE / Développement DurableESG / Développement durable

Contexte et objectifs Analyse et amélioration des notations ECOVADIS et CDP pour l'entité basée à Borj Cedria. Objectif : identifier les écarts, prioriser des actions correctives et préparer la documentation pour la prochaine évaluation. Missions principales Analyser les rapports ECOVADIS et CDP existants et repérer les points faibles et opportunités d'amélioration. Évaluer les écarts entre les pratiques actuelles et les exigences des deux référentiels (environnement, social, éthique, achats responsables). Proposer et prioriser des actions correctives et préventives pour chaque domaine ciblé. Élaboration du plan d'action Élaborer un plan d’action durable détaillé incluant objectifs, actions, échéances et responsabilités. Définir des indicateurs de suivi (KPI) pertinents pour mesurer l’avancement et l’impact des actions. Préparation de la documentation et preuves Préparer et structurer la documentation requise pour la prochaine évaluation ECOVADIS & CDP. Rassembler les preuves et éléments justificatifs (procédures, enregistrements, rapports, preuves d’achats responsables, actions sociales, etc.). Livrables attendus Rapport d’analyse des écarts entre pratiques et référentiels ECOVADIS/CDP. Plan d’action priorisé et plan de suivi avec indicateurs et responsabilités. Dossier de preuves prêt pour soumission lors de la prochaine évaluation. Profil recherché et compétences Master en RSE / QHSE ou équivalent (PFE) ; stage de 6 mois (REF : QHSE S08) à Borj Cedria, 1 stagiaire. Compétences : connaissance des référentiels ECOVADIS et CDP, analyse de processus, rédaction documentaire, sens de la priorisation et travail en équipe. Modalités de candidature Envoyer votre candidature à : rh@caveoautomotive.com Indiquer en objet : "Candidature PFE QHSE S08 - Mise en place plan d'action durable ECOVADIS & CDP"

QHSE S01 Conception, validation et optimisation d’un banc d’étalonnage des capteurs de force PFE

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StageQualité produit & MétrologieInstrumentation industrielleQualité / Ingénierie de la qualité

Contexte et objectif Référence : REF : QHSE S01 PFE. Objectif : définir le cahier des charges, concevoir et valider un banc d'étalonnage pour capteurs de force afin d'en optimiser la précision et la fiabilité. Public cible : MASTER EN MÉTROLOGIE ET INGÉNIERIE DE LA QUALITÉ / INSTRUMENTATION INDUSTR. Missions principales Définir le cahier des charges métrologique et fonctionnel du banc d'étalonnage (plages de mesure, incertitudes cibles, répétabilité, conditions environnementales). Concevoir le banc de test (architecture mécanique, capteurs de référence, acquisition de données, interfaces logiciel/matériel). Réaliser les essais de validation métrologique : procédures d'essai, mesures expérimentales, suivi des conditions de test. Analyser les résultats expérimentaux (calculs d'incertitude, biais, linéarité, répétabilité) et proposer des améliorations pour optimiser la précision et la fiabilité. Rédiger la documentation technique et le rapport final de PFE incluant recommandations d'optimisation et plan de contrôle/maintenance. Profil recherché / Compétences souhaitées Formation : Master en métrologie, ingénierie de la qualité, instrumentation industrielle ou équivalent. Compétences techniques souhaitées : connaissance des principes de métrologie des forces, méthodes d'étalonnage, analyse d'incertitude, acquisition et traitement de données expérimentales. Aptitudes supplémentaires : conception mécanique de bancs d'essai, connaissance d'instrumentation (capteurs, amplificateurs, DAQ), utilisation d'outils de CAO et d'analyse (Excel/Matlab/Python ou équivalent). Qualités : rigueur expérimentale, sens de l'analyse, capacité à rédiger une documentation technique complète. Modalités pratiques et contact Durée : 5 MOIS (1 STAGIAIRE). Lieu : BORJ CEDRIA. Pour postuler, contacter le service RH : rh@caveoautomotive.com. Le stagiaire devra produire un livrable de fin d'études (cahier des charges, protocole d'essai, jeux de données, analyse, rapport et recommandations).

Hybride1-2 moisExpire dans 13 jours

1 Optimisation du processus de traitement des non-conformités produit au sein du service qualité PFE

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Contexte et objectifs Diagnostiquer le système actuel de traitement des non-conformités produit au sein du service qualité (REF : QHSE S06). Identifier les causes principales et les points faibles du processus existant afin de proposer des améliorations concrètes. Proposer et mettre en œuvre un système d’enregistrement, de suivi et d’analyse des non-conformités adapté au site de BORJ CEDRIA. Missions principales Cartographier le processus actuel de traitement des non-conformités (flux d'information, responsabilités, délais). Recueillir et analyser les données historiques de non-conformités pour identifier tendances et causes racines. Concevoir et implémenter un registre/outil de suivi (format numérique : Excel/Power BI ou autre), ainsi qu’un mode opératoire d’enregistrement. Définir des indicateurs de performance (KPI) pertinents et concevoir un tableau de bord de suivi opérationnel. Livrables attendus Rapport de diagnostic détaillé précisant causes principales, points faibles et opportunités d'amélioration. Système d’enregistrement et de suivi des non-conformités (fichier/outil + mode d’emploi). Tableau de bord des indicateurs de performance et recommandations pour le pilotage qualité. Plan de mise en œuvre et propositions d’actions correctives/préventives avec priorisation. Profil recherché & conditions Formation : Génie industriel / Qualité / QHSE ou équivalent (STAGE GÉNIE INDUSTRIEL). Compétences : analyse des causes racines, maîtrise d’Excel, idéalement connaissance de Power BI ou outils de reporting ; rigueur et sens de la qualité. Durée : 1-2 mois ; 1 stagiaire ; lieu : BORJ CEDRIA. Référence du sujet : QHSE S06. Modalités de candidature Envoyer CV et lettre de motivation en précisant la référence QHSE S06 et le titre du projet. Candidature par email : rh@caveoautomotive.com Adresse email pour postuler : rh@caveoautomotive.com

StageQualité / QHSEGénie industriel / Lean manufacturingLean Manufacturing / Amélioration continue

QHSE S04 Mise en place et optimisation du dispositif Poka Yoke vrillage pour la réduction de ce défaut en production PFE

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StageGénie mécanique productiqueQualité industrielleIndustrie/Production

Objectifs du PFE Identifier et analyser les postes et opérations critiques liés au phénomène de vrillage sur la ligne de production. Concevoir et mettre en place un dispositif Poka Yoke adapté pour prévenir l'apparition du défaut de vrillage. Tester et valider l'efficacité du dispositif en conditions réelles et proposer des actions d'amélioration continue. Missions principales Cartographier la ligne de production et réaliser une analyse des causes (AMDEC/5M, études de postes) pour localiser les causes du vrillage. Concevoir des solutions Poka Yoke (capteurs, gabarits, contraintes mécaniques, procédures opérateur) et élaborer les plans et documents techniques associés. Mettre en place des essais en production, piloter les tests, collecter les données et mesurer l'impact sur le taux de défaut. Livrables et validation Rapport d'analyse des postes critiques et de l'état initial (indicateurs qualité, fréquence du défaut). Dossier technique du dispositif Poka Yoke (schémas, listes de pièces, plan d'implantation, procédures de contrôle) et rapport d'essais en conditions réelles. Suivi statistique post-implantation (indicateurs avant/après) et recommandations pour optimiser la prévention du vrillage. Profil recherché et compétences Étudiant(e) en génie mécanique / ingénierie industrielle avec intérêt pour la qualité industrielle et amélioration continue. Compétences attendues : analyse de défaillance, AMDEC/6Sigma basique, conception mécanique, capacité à réaliser essais en production et analyse statistique simple. Savoir travailler en équipe, communiquer avec les opérateurs et les responsables de ligne, et formaliser des procédures techniques. Conditions & candidature Référence : QHSE S04 — PFE ingénieur en génie mécanique/industriel. Durée : 5 mois (1 stagiaire). Lieu : BORJ CEDRIA. Pour postuler, envoyer votre candidature à : rh@caveoautomotive.com

Hybride1-2 moisExpire dans 13 jours

QHSE S05 Plateforme de gestion complète des Fournisseurs avec suivi des certifications et informations clés PFE

CAVEO AUTOMOTIVE TUNISIA •

Contexte et objectifs Recenser et centraliser les informations fournisseurs : contacts, adresses, DUNS, PSCR, produits, certifications. Concevoir une plateforme/base de données centralisée permettant un suivi fiable et structuré des fournisseurs. Durée : 1-2 mois. Projet basé à BORJ CEDRIA, 1 stagiaire attendu (REF : QHSE S05). Tâches et fonctionnalités à développer Concevoir le schéma de données et implémenter la base (tables fournisseurs, certifications, produits, contacts, historiques, etc.). Développer des interfaces pour saisie/modification sécurisée des informations fournisseurs et gestion des droits d'accès. Mettre en place un système de suivi des certifications incluant alertes avant expiration (notifications/rapports automatisés). Implémenter des fonctions de recherche, filtres et vues par statut de certification, produit, ou identifiant DUNS/PSCR. Qualités attendues et compétences techniques Connaissances en conception de bases de données relationnelles ou NoSQL et bonnes pratiques de modélisation des données. Compétences en développement web/backend (API, gestion des authentifications) et éventuellement frontend pour interface utilisateur. Aptitudes à assurer la qualité et la fiabilité des données (validation, contrôles, logs) et à sécuriser les accès (authentification/autorisation). Capacité à produire reporting et analyses (exports CSV, tableaux de bord simples, indicateurs de conformité). Livrables et modalités Livrable principal : plateforme fonctionnelle (base + API + interface minimale) hébergée localement ou sur cloud de test. Documentation technique (modèle de données, guide d'installation) et manuel utilisateur court pour la saisie et le suivi des certifications. Tests de validation, scénarios d'utilisation et démonstration finale sur les jeux de données fournis. Candidature Pour postuler, envoyez votre CV et lettre de motivation à rh@caveoautomotive.com en indiquant dans l'objet : "Candidature Stage QHSE S05 - Plateforme Gestion Fournisseurs".

StageInformatique / Business IntelligenceQualité / QHSEGestion de données