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Product Designer

Leafine

Télétravail3+ mois

We’re Leafine, a small, fast team building AI-native tools for food wholesalers and restaurants. We ship quickly, keep the team tight, and focus on high-impact work over busywork. We’re looking for a Product Designer who loves crafting clean interfaces, iterating fast, and shaping real product experiences from day one. 🎨 What you’ll work on Design core features end-to-end across web and mobile. Collaborate closely with founders and engineers to turn ideas into polished product flows. Own UX from wireframes to final UI, with a strong eye for clarity and simplicity. Contribute to design systems, patterns, and components. Bring structure to early, ambiguous product questions. 📚 What you’ll learn How to design inside a real startup: fast cycles, tight feedback loops, and real user needs. Building AI-native experiences (conversational flows, automation UX, etc.). How product, engineering, and design collaborate in a high-ownership team. Designing for complex workflows (ordering, inventory, B2B messaging). 🏡 You’re a good fit if You care about usability, not just aesthetics. You’ve designed real interfaces (Figma familiarity is a must). You enjoy simplifying messy workflows into elegant, intuitive screens. You’re curious, self-driven, and comfortable iterating quickly. You want to build product that ships not endless mockups. If you want a role where your work shapes the product directly and you enjoy designing with a small, ambitious team, we’d love to talk. ✌️

StageRémunéréPartenaireFigmaProduct DesignDesign SystemsDesign Engineering
Publié il y a environ 4 heures
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project 14 : UI/UX Design and Branding System PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Project Overview Design a complete UI/UX experience and a unified branding system for a digital platform. Define the visual identity, build a scalable design system, and create high-fidelity interfaces for both the main platform and the dashboard. Ensure visual consistency across components and improve overall usability to be directly used by development teams. Responsibilities / Deliverables Create wireframes, interactive prototypes, and user journeys for primary user flows and dashboard functionality. Build a reusable design system (components, tokens, guidelines) that supports scalability and cross-platform implementation. Produce high-fidelity mockups and polished screens ready for handoff to developers, including responsive variants and assets. Required Skills & Expected Profile Solid fundamentals in UI/UX design, wireframing, prototyping, and an understanding of design systems. Knowledge of branding and visual identity concepts and a basic understanding of user research methods. Target level: Bac+5 or Bac+3. Number of interns: 1. Tools & Technologies Primary tool: Figma for design and prototyping. Additional tools: Adobe Illustrator / Photoshop; Whimsical or Miro for flows and structures; Placeit or similar tools for mockups. How to Apply To apply for this specific project, send your application to jobs@visshopai.com with a subject referencing this project (see suggested subject below). You can also apply via the online link: https://lnkd.in/duKj9p6S

Stageui/ux designDesign SystemsBranding
Publié il y a environ 14 heures
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project 11 : Real-Time Computer Vision for Consumer Behavior Analysis PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Overview This project develops a real-time computer vision system that analyzes consumer behavior inside retail stores. The system uses video streams to detect customer movements and product interactions, then sends the extracted metrics to an integrated dashboard to support store optimization and decision-making. Responsibilities Implement real-time detection and tracking pipelines using YOLO and OpenCV in Python to identify customer movements and product interactions. Build the data pipeline to push metrics to a backend, persist data in MongoDB, and expose endpoints for a React-based dashboard. Required Skills & Technologies Required skills: Python, computer vision basics, YOLO, React basics, MongoDB (Level: Bac+5 expected). Technologies used: Python, OpenCV, YOLO, React, MongoDB. Deliverables & Expectations Deliver a working prototype capable of processing video streams in real time, producing reliable interaction/movement metrics. Provide documented code, demo datasets or sample videos, and an integrated dashboard view showcasing key metrics for store optimization. Logistics & How to Apply Duration: 4 to 6 months. Number of interns: 2 or 3. Apply online: https://lnkd.in/duKj9p6S Or send your application by email to jobs@visshopai.com.

StageComputer Vision (CLIP/BLIP)Machine Learning (Scikit-learn/Python)Web / Full-stack Development
Publié il y a environ 14 heures
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project 12 : Synthetic Data-Driven Computer Vision System for Retail Product Recognition PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Project overview Développement d'un système de vision par ordinateur pour la reconnaissance de produits en rayon en s'appuyant sur des données synthétiques et la modélisation digital twin. Objectifs : réduire les coûts de collecte de données, améliorer la précision des modèles et construire une solution scalable pour des applications retail réelles. Missions principales Créer des modèles 3D des produits et configurer des scènes de rayons (lighting, matériaux, poses) pour la génération de données synthétiques. Construire des pipelines de génération de datasets synthétiques (annotations automatiques : bounding boxes, segmentation, keypoints) et intégrer ces datasets au processus d'entraînement. Développer, entraîner et optimiser un algorithme de reconnaissance visuelle (classification/localisation/détection) et effectuer des tests en environnement magasin réel ou simulé. Compétences requises & technologies Compétences : Python, bases en vision par ordinateur et deep learning, notions de modélisation 3D ou rendu; expérience en génération de données synthétiques un plus. Technologies : Python, OpenCV, PyTorch ou TensorFlow, outils 3D (Blender ou équivalent), pipelines de génération de données synthétiques et environnement de test retail (réel ou simulé). Livrables & évaluation Livrables attendus : jeux de données synthétiques annotés, modèles entraînés, scripts de génération et notebook d'évaluation des performances en conditions réelles. Évaluation basée sur la qualité du dataset synthétique, métriques de performance (mAP, précision/ rappel), robustesse en tests sur images réelles et documentation technique. Informations complémentaires & candidature Niveau attendu : Bac+5, durée : 4 à 6 mois, nombre d'alternants recherchés : 1. Pour postuler : via le lien https://lnkd.in/duKj9p6S ou par email : jobs@visshopai.com.

StageComputer Vision (CLIP/BLIP)Synthetic Data Generation3D Modeling & Rendering
Publié il y a environ 14 heures
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project 10 Business Intelligence Decision Support System for VisShop AI PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Contexte et objectif Construire une couche de Business Intelligence (BI) intégrée directement dans la plateforme VisShop AI, légère et unifiée. Exploiter les données générées par l'activité en magasin (flux clients, interactions produit, temps de présence, tendances de vente, métriques opérationnelles) pour aider la prise de décision des managers. Niveau attendu : Bac+5. Nombre de stagiaires : 1. Missions principales Collecter et traiter les données issues de la plateforme et des sources backend (logs d'interaction, événements produit, données de vente, métriques opérationnelles). Mettre en place des workflows ETL : extraction, nettoyage, transformation et stockage dans une base adaptée (MongoDB ou PostgreSQL). Concevoir et produire des dashboards intégrés dans l'interface VisShop AI (React) pour visualiser KPIs, tendances et indicateurs de performance. Compétences requises et technologies Compétences : SQL et requêtage base de données, notions d'ETL, modélisation des données et conception de KPIs. Python est optionnel pour automatisation. Frontend : bases en React pour intégrer les dashboards dans VisShop AI. Technologies : VisShop AI internal dashboard (React), MongoDB ou PostgreSQL, scripts Python pour ETL, intégration via API. Livrables attendus Pipelines ETL documentés et reproductibles qui extraient, nettoient et transforment les données magasin. Jeux de dashboards intégrés dans VisShop AI présentant KPIs clés (trafic, dwell time, interactions produit, ventes) et moyens d'explorer les tendances. Documentation technique, guide d'intégration, et démonstration finale auprès de l'équipe produit. Contact pour candidature Pour postuler : jobs@visshopai.com Lien de candidature en ligne : https://lnkd.in/duKj9p6S

StageBusiness IntelligenceData Engineering / Web ScrapingWeb/Frontend Development
Publié il y a environ 14 heures
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project 9 : DevOps Cloud Infrastructure with Terraform and Kubernetes PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Project Overview Design and deploy a scalable cloud infrastructure using Terraform for resource provisioning. Build Kubernetes (K8s) clusters and automate orchestration for containerized applications to create a production-ready, self-healing environment suitable for VisShop AI services. Main Tasks / Responsibilities Develop Infrastructure as Code (IaC) with Terraform to provision cloud resources (AWS/GCP/Azure depending on availability). Deploy and configure Kubernetes clusters, create manifests (Pods, Deployments, Services) and ensure scalability and reliability. Configure CI/CD pipelines (GitHub Actions or GitLab CI) to automate build, test and deployment workflows. Containerize applications with Docker and optionally manage releases with Helm charts. Implement automation scripts using Python or Bash for operational tasks and cluster maintenance. Required Skills & Technologies Basic Cloud Computing knowledge (AWS, GCP, or Azure). Terraform (Infrastructure as Code) and Kubernetes concepts (Pods, Deployments, Services). Docker for containerization; Helm is optional but beneficial. Scripting in Python or Bash for automation and CI/CD fundamentals (GitHub Actions or GitLab CI). Deliverables & Objectives A reproducible IaC repository (Terraform) to provision the cloud infrastructure. A deployed Kubernetes environment with automated deployment pipelines and documented runbooks for scaling and recovery. Automated CI/CD pipelines that handle build, test and deployment of containerized services. Duration, Level & Logistics Duration: 4 to 6 months (Level: Bac+5). Number of interns: 1. Expected outcome: production-ready, self-healing, and scalable environment for running VisShop AI services or similar cloud-based platforms. How to apply Send your application referencing this project to the recruitment email: jobs@visshopai.com. You can also apply via the online link: https://lnkd.in/duKj9p6S.

StageRémunéréDevOps / MicroservicesCloud InfrastructureCloud/Kubernetes
Publié il y a environ 14 heures
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project 8 : Basket Analysis and Forecasting PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Project Overview Analyse customer purchase patterns à l'aide de market basket analysis pour identifier des associations de produits et des opportunités de cross-selling. Développer des modèles de forecasting (séries temporelles et apprentissage machine) pour prédire les tendances de demande et aider la planification des stocks et des promotions. Objectif opérationnel : apporter un support décisionnel data-driven pour l'optimisation des inventaires, des promotions et du placement produit. Responsabilités principales Extraire, nettoyer et prétraiter des jeux de données transactionnels depuis des bases SQL ou MongoDB. Implémenter des algorithmes d'association (Apriori, FP-Growth) pour découvrir les itemsets fréquents et règles d'association. Construire et évaluer des modèles de séries temporelles (ARIMA, Prophet) et des modèles ML (LSTM ou modèles classiques) pour le forecasting de la demande. Produire des visualisations et des rapports (Matplotlib, Seaborn, Power BI optionnel) pour communiquer les résultats aux équipes métiers. Compétences et technologies requises Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn) pour le traitement des données et le prototypage des modèles. Connaissances de base en analyse de données et statistiques, et notions de machine learning ou forecasting temporel. Familiarité avec le prétraitement des données et notions de base en bases de données (SQL ou MongoDB). Méthodes/techniques proposées : Apriori, FP-Growth, ARIMA, Prophet, LSTM. Livrables attendus Notebook(s) ou scripts reproduisant le pipeline de prétraitement, l'analyse des paniers et l'entraînement des modèles de forecasting. Rapport détaillé présentant les règles d'association pertinentes, métriques d'évaluation des modèles de prévision et recommandations pour l'inventaire/promotions. Tableaux de bord ou visualisations synthétiques facilitant la prise de décision par les équipes business. Conditions et candidature Durée : 4-6 months Niveau : Bac+5 Nombre d'étudiants recherchés : 1 Pour postuler, envoyer un CV et une lettre de motivation à jobs@visshopai.com ou via le lien de candidature fourni.

StageData Science / IAMachine Learning (Scikit-learn/Python)Business Intelligence
Publié il y a environ 14 heures
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project 6 Big Data-Driven Computer Vision System PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Aperçu du projet Construire un système de vision par ordinateur soutenu par des pipelines Big Data pour traiter et analyser des jeux de données visuels à grande échelle. Intégration de modèles d'image/vidéo avec une architecture de données évolutive pour ingestion, stockage et analytique en temps réel. Objectifs : détection, classification et extraction de motifs à partir de datasets visuels massifs. Tâches et responsabilités Concevoir et implémenter les étapes d'ingestion et de prétraitement des données (streams et batch) à l'aide d'outils Big Data (Apache Spark / Hadoop) et Kafka pour le streaming optionnel. Développer et intégrer des modèles de computer vision (OpenCV, PyTorch/TensorFlow) pour détection et classification d'images/vidéos au sein de la pipeline. Mettre en place le stockage et l'architecture data (MongoDB / HDFS / Data Lake) et assurer la scalabilité et la performance des traitements. Implémenter des composants backend Python pour orchestrer les pipelines, surveiller les performances et fournir des APIs/exports de résultats. Compétences requises et technologies Langages & bibliothèques : Python, OpenCV, PyTorch ou TensorFlow. Big Data & streaming : Apache Spark ou Hadoop, Kafka (optionnel) pour ingestion et traitement à grande échelle. Stockage & bases : MongoDB, HDFS ou solutions Data Lake; connaissances des concepts de bases de données et pipelines de données. Connaissances souhaitées : fondamentaux Big Data, expérience en traitement de données à grande échelle, et notions de déploiement/monitoring. Détails pratiques Durée : 4 à 6 months (niveau Bac+5). Nombre d'étudiants recherchés : 1. Technologies mentionnées : OpenCV, PyTorch/TensorFlow, Apache Spark/Hadoop, Kafka (optionnel), MongoDB/HDFS/Data Lake, backend Python. Modalités de candidature Pour postuler, envoyez votre CV et lettre de motivation en précisant le projet dans l'objet du mail. Candidature en ligne : https://lnkd.in/duKj9p6S Contact mail : jobs@visshopai.com

StageComputer Vision (CLIP/BLIP)Big Data / Data ScienceIA / Deep Learning
Publié il y a environ 14 heures
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project 7 : Generative AI Fine-Tuned System for Behavior Analytics and Smart Recommendations PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Présentation du projet Développer un système génératif basé sur un LLM fine-tuned capable d'analyser des comportements clients en magasin et de produire des recommandations actionnables. Traiter des données structurées et non structurées (interactions clients, indicateurs d'intérêt produit, trajectoires/mouvements) pour transformer ces signaux en insights exploitables en temps réel. Responsabilités principales Implémenter les pipelines de traitement de données en Python pour préparer et agréger signaux comportementaux (logs d'interaction, capteurs de mouvement, données produit). Effectuer le fine-tuning d'un modèle open-source (ex. LLaMA / Mistral) en utilisant des méthodes comme LoRA / QLoRA / PEFT et intégrer le modèle dans une API backend. Technologies et compétences requises Compétences requises : Python (data processing, intégration de modèles), connaissances en Generative AI et LLMs, expérience avec méthodes de fine-tuning (LoRA, QLoRA, PEFT). Stack technique attendue : HuggingFace Transformers, LLaMA / Mistral ou équivalent open-source, LoRA/QLoRA, React pour l'interface full-stack, Node.js/Fast (backend), MongoDB ou PostgreSQL. Livrables attendus Une API opérationnelle exposant le modèle fine-tuned et des endpoints pour requêtes recommandations et visualisation des comportements. Une interface full-stack simple (React + backend) permettant la visualisation en temps réel des comportements et la génération de recommandations (placement produit, cross-selling, décisions opérationnelles). Contraintes & attentes pédagogiques Durée : 4 à 6 mois (niveau Bac+5) — 1 stagiaire. Approche modulaire et reproductible : code bien documenté, notebooks pour les expériences de fine-tuning, scripts de déploiement et README clair. Comment postuler Envoyer votre candidature par email à jobs@visshopai.com en précisant le projet. Vous pouvez également postuler via le lien : https://lnkd.in/duKj9p6S

StageRémunéréGenerative AI / AI EngineeringBehavior AnalyticsWeb / Full-stack Development
Publié il y a environ 14 heures
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project 4 Cybersecurity System Security PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Project Objective Design a comprehensive security framework for VisShop AI covering the web platform, data pipelines, and backend services. Analyze vulnerabilities, define a secure architecture, implement data protection measures, and set up continuous monitoring to prevent unauthorized access and strengthen overall system security. Main Responsibilities Perform threat modeling and vulnerability assessments for web applications, APIs, data pipelines and backend components. Propose and implement secure architecture patterns (network segmentation, least privilege, secure service-to-service communication). Implement authentication and authorization solutions using JWT or OAuth2 and apply OWASP best practices for web security. Configure and harden database access and security features for MongoDB or SQL and secure Nginx configurations for reverse proxying and TLS termination. Required Skills & Technologies Basic programming skills in Python or JavaScript (Node.js) and familiarity with backend stacks mentioned. Cybersecurity fundamentals, network/web security concepts, and authentication/encryption basics. Familiarity with MongoDB or SQL security features (optional but recommended). Experience or willingness to use OWASP guidelines, JWT/OAuth2, Nginx, and basic penetration testing tools. Deliverables & Expectations A documented secure architecture for VisShop AI including diagrams and recommended controls for web, data pipelines and backend services. Implemented security measures (authentication, encryption at rest/in transit, secure DB access, hardened Nginx) and a plan for continuous monitoring (logging, alerts, periodic scans). A report of findings from penetration testing and a prioritized remediation plan. Practical Details & Application Level: Bac+5 Number of interns: 1 Duration: 4 to 6 months To apply, use the online application form: https://lnkd.in/duKj9p6S or send your application by email to jobs@visshopai.com.

StageRémunérécybersecurityWeb SecurityWeb/Backend Development
Publié il y a environ 14 heures
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projet 1 : Real-Time Computer Vision System for Smart Parking Management PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Project Overview Develop an intelligent parking management system that performs real-time vehicle detection, identifies available parking spaces, and tracks entry/exit movements. System includes a React-based web interface for live visualization and MongoDB for structured data storage; target is an accurate, efficient solution testable in real-world scenarios. Technical Objectives & Tasks Implement modern object detection algorithms (YOLO) with Python and OpenCV to detect vehicles and free parking slots in video streams. Design and integrate tracking for entry/exit movements, ensure real-time processing requirements, and connect detection outputs to a MongoDB backend for storage of events and metadata. Required Skills & Technologies Strong Python skills, experience in computer vision and deep learning, familiarity with YOLO architectures and object detection pipelines. Experience with PyTorch or TensorFlow, OpenCV for image/video processing, React for front-end live visualization, and MongoDB for data persistence. Deliverables & Evaluation Working prototype capable of processing live or recorded video with accurate vehicle detection, parking space availability status, and entry/exit logs. A React dashboard showing live results, a MongoDB schema for stored events, code repository, documentation, and demonstration in a real-world or simulated environment. How to Apply Send your application to jobs@visshopai.com with the subject "Candidature — projet 1 : Real-Time Computer Vision System for Smart Parking Management PFE". You can also apply online via: https://lnkd.in/duKj9p6S Additional Details Duration: 6 months (full PFE), Level: Bac +5, Number of interns: 1. Preferred candidates have prior projects or experience with YOLO-based detection, real-time inference optimization, and full-stack integration (backend DB + React frontend).

StageComputer Vision (CLIP/BLIP)IA / Deep LearningMobile & Web Development
Publié il y a environ 14 heures
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project 5 Full Stack Platform with AI Chatbot PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Project overview Build a full stack platform with an integrated AI chatbot to improve user interaction and automate key processes. The system must include a responsive frontend, a backend for business logic and data handling, and a secure database layer. Responsibilities & expected deliverables Implement a responsive frontend (React, HTML, CSS, JavaScript) that interfaces cleanly with the backend and chatbot. Develop backend services (Node.js or Python) to handle business logic, API endpoints, authentication and data persistence. Design and implement the database schema and integration (MongoDB, MySQL, or PostgreSQL) with attention to security and performance. Integrate an AI/chatbot framework (Dialogflow, Rasa, or GPT API) to provide real-time assistance and navigation help for users. Write automated tests (unit/integration/UI) using tools such as Jest and Selenium to ensure stability and performance. Required skills & technologies Frontend basics: React, HTML, CSS, JavaScript. Backend development: Python (e.g. Flask/FastAPI) or Node.js (Express) for API and service logic. Database management: experience with MongoDB, MySQL or PostgreSQL and data modeling. AI/chatbot concepts: familiarity with Dialogflow, Rasa or working with GPT APIs for intent handling and conversation flow. Testing: experience or willingness to write automated tests (Jest, Selenium, etc.). Project logistics Duration: 4 to 6 months. Level: Bac+5. Number of interns: 2–3. Focus on stability, performance and secure storage; include CI/CD practices where applicable. How to apply To apply for this specific project, send your application referencing "project 5 Full Stack Platform with AI Chatbot PFE" in the email subject. Contact / apply via: jobs@visshopai.com and/or the application form: https://lnkd.in/duKj9p6S

StageRémunéréFull Stack DevelopmentAI / ChatbotDatabase Management
Publié il y a environ 14 heures