Contexte et objectif

• Réaliser une plateforme de monitoring proactive qui utilise l'IA pour anticiper les pannes et proposer des actions d'optimisation automatisées.
• Projet de pré-embauche (REF : NV_01), Nombre de stagiaires : 1, Stage rémunéré, Durée : 6 mois.

Tâches principales

• Développer les services backend (API) en Java avec Spring Boot pour la collecte, le traitement et l'exposition des données et métriques.
• Intégrer et configurer le stack de monitoring (Prometheus, Grafana, ELK) pour la collecte des métriques, logs et alertes ; concevoir le pipeline de traitement des données.
• Concevoir et développer l'interface utilisateur (Dashboard) en frontend (VueJs, TypeScript) pour visualiser métriques, anomalies et recommandations d'optimisation.
• Intégrer des modèles d'IA pour la détection d'anomalies : analyse des métriques et logs, identification des causes et génération de propositions d'actions.

Compétences requises et stack technique

• Frontend : Vue.js, TypeScript.
• Backend : Java, Spring Boot ; conception d'API REST et gestion des flux de données.
• IA : connaissances en modèles de détection d'anomalies (unsupervised / supervised anomaly detection) et traitement de séries temporelles.
• Monitoring / DevOps : Prometheus, Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) pour collecte, stockage et visualisation ; bonnes pratiques de tests et documentation technique.

Livrables, tests et documentation

• Livrables attendus : API backend opérationnelle, Dashboard fonctionnel, pipelines de collecte/traitement, modèles de détection d'anomalies intégrés et rapport d'optimisations automatisées.
• Assurer la rédaction de la documentation technique, des guides d'installation/configuration et la mise en place de tests (unitaires et d'intégration) tout au long du projet.

Modalités de candidature

• Type de stage : Stage de pré-embauche, REF : NV_01.
• Pour postuler, envoyer votre candidature par email à : stages@binitns.com en utilisant l'objet indiqué ci-dessous.