Objectifs du projet :

• Développer et intégrer un moteur de recommandation basé sur l'IA dans une application de tourisme existante.
• Permettre la compréhension des préférences voyageur via des requêtes en langage naturel (NLU) et générer des recommandations personnalisées.

Fonctionnalités à implémenter :

• Analyse des données disponibles : planning, APIs vols/hôtels/transferts/excursions et historique utilisateur.
• Génération et application automatique de modifications de planning, propositions d'actions directes (réserver, ajouter au planning, afficher sur la carte).
• Intégration du moteur dans le chat Matrix, l’application mobile Flutter et les workflows automatisés n8n.

Tâches et responsabilités :

• Concevoir l'architecture du service de recommandation (API, microservice) et son intégration avec les modules existants.
• Implémenter NLU/LLM pour l'extraction d'intentions et la génération de suggestions adaptées au profil utilisateur.
• Développer API d’interfaçage entre le moteur et les sources de données (planning, fournisseurs externes) et automatiser les flux via n8n.

Environnement technique et outils :

• Langages et frameworks : TypeScript, NestJS pour le backend, Flutter pour le client mobile.
• Base de données et déploiement : PostgreSQL, Docker, GitLab CI/CD.
• Outils et plateformes IA : Matrix (chat), n8n (workflows), LLMs (OpenAI, Mistral, Llama, Ollama, LM Studio).

Compétences requises et attendues :

• Bonne connaissance de TypeScript, NestJS et Flutter.
• Expérience avec intégration d'APIs externes, gestion de données utilisateur et conception d'architectures backend robustes.
• Connaissances pratiques des modèles de langage (LLM) et de la NLU, ainsi que des outils de déploiement (Docker, GitLab CI/CD).

Livrables et résultats attendus :

• Moteur de recommandation fonctionnel intégré à l'application mobile et au chat Matrix.
• Connecteurs/API vers les services vols/hôtels/transferts/excursions et automatisation des workflows via n8n.
• Documentation technique et mode opératoire pour le déploiement et la maintenance.

Informations pratiques :

• Nombre de stagiaires : 2 (ingénieur).
• Durée : De 4 à 6 mois.
• Lieu : Sousse – Khzema Technologies.