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3 Système intelligent de reformulation et d’adaptation automatique des CV selon les appels d’offres PFE

Intelligence Artificielle (NLP/LLM)Traitement du Langage Naturel (NLP)Développement Web (Symfony/Flutter/React.js)

Publié il y a 20 jours

Stage
⏱️4-6 mois
💼Hybride
📅Expiré il y a 7 jours
Cohérence LinkedIn / CV vérifiée.

Description du poste

Contexte et objectifs

  • Développer une plateforme web d’aide à la candidature reposant sur l’intelligence artificielle capable d’analyser et d’adapter automatiquement un CV selon les exigences d’un appel d’offres.
  • Objectifs détaillés : analyse automatique d’un CV (texte, PDF, Word), extraction des informations clés (compétences, expériences, diplômes, projets), analyse du besoin de l’appel d’offres (mots-clés, technologies, profil recherché) et reformulation contextuelle selon le format, ton et langue demandés.

Responsabilités et tâches principales

  • Implémenter des modules d’extraction de texte et de parsing pour documents Word/PDF et formats texte, permettant d’identifier compétences, expériences, diplômes et projets.
  • Concevoir et entraîner des modèles NLP pour la comparaison CV / appel d’offres, la sélection des éléments pertinents et la reformulation contextuelle (ton, vocabulaire, mise en forme).

Environnement technique et stack

  • Technologies attendues : Python pour le back-end et les modèles NLP, frameworks ML (ex. transformers, spaCy), Angular pour l’interface web, et n8n pour l’orchestration des workflows.
  • Génération automatique du document final en Word / PDF (templates, export), gestion des langues et des formats (template, ton, langue).

Livrables et résultats attendus

  • Prototype fonctionnel d’une interface web permettant de déposer un CV, sélectionner un appel d’offres et générer une version adaptée téléchargeable (Word / PDF).
  • Modèles et composants documentés : pipeline d’extraction, module d’analyse des appels d’offres, module de reformulation et template generator.

Compétences requises et souhaitées

  • Compétences obligatoires : Python, modèles NLP, extraction de texte (PDF/Word), connaissances en traitement du langage naturel.
  • Compétences front-end et intégration : Angular pour l’interface utilisateur et n8n pour l’orchestration des processus automatisés.

Informations pratiques

SFM Tunisie - 3 Système intelligent de reformulation et d’adaptation automatique des CV selon les appels d’offres PFE | Hi Interns