22 Création d’une plateforme d’IA pour l’analyse prédictive et la génération automatique de synthèses des projets logiciels PFE
22 Création d’une plateforme d’IA pour l’analyse prédictive et la génération automatique de synthèses des projets logiciels PFE
Capgemini Engineering Tunisia•Tunisie
AI / Machine LearningCloud / DevOpsdéveloppement logiciel
Publié il y a 7 mois
Stage
⏱️4-6 mois
💼Hybride
📅Expiré il y a 6 mois
Reste lisible (ATS friendly).
Description du poste
Contexte et objectif
Concevoir et développer une plateforme d’IA capable de surveiller la santé des projets de développement logiciel en agrégeant et analysant les données issues de JIRA, Azure DevOps et systèmes Git.
Utiliser le Machine Learning pour la détection et la prédiction des risques (retards, dépassements de budget, anomalies) et la GenAI pour générer automatiquement des synthèses et recommandations à destination des chefs de projet.
Missions principales
Intégrer et normaliser les données provenant de JIRA API, Azure DevOps, GitHub/GitLab API afin d’alimenter des pipelines d’analyse.
Développer des modèles de Machine Learning (scikit-learn, Azure ML) pour la prédiction de risques et mettre en place des composants de génération de texte via OpenAI API pour produire des rapports et recommandations.
Implémenter une interface utilisateur (Angular ou React) pour visualiser la santé des projets, alertes et synthèses automatiques.
Déployer et automatiser les pipelines sur Azure (Azure ML, Azure DevOps) et veiller à la qualité et scalabilité de la solution.
Compétences et technologies requises
Langages et frameworks : .NET 8, Python, Angular ou React.
Machine Learning et IA : scikit-learn, Azure ML, OpenAI API (GenAI) pour la génération de résumés.
Profil attendu : Ingénieur en Génie Logiciel (1 stagiaire), autonomie, rigueur et capacité à travailler en équipe sur des problématiques de data engineering et IA.
Livrables attendus
Pipeline d’ingestion et de normalisation des données issues des outils projets (JIRA, Azure DevOps, Git).
Modèles de prédiction des risques avec évaluation (métriques) et documentation.
Module GenAI produisant des synthèses et recommandations exploitables par les chefs de projet.
Application front-end présentant tableaux de bord, alertes et synthèses automatiques.