Contexte et objectifs

• Développer une solution de prédiction des risques de régression et des bugs informatiques afin d'optimiser la stratégie de tests et la priorisation des correctifs.
• Fournir des indicateurs exploitables par les équipes QA et dev : score de risque par composant et par version, top composants à risque, recommandations de tests ciblés.

Fonctionnalités attendues

• Agrégation des historiques de bugs et des modifications (commits, PRs, etc.) pour alimenter le modèle et les dashboards.
• Calcul d'un score de risque par composant et par version, API temps réel pour consultation, et dashboard qualité avec priorisation des tests.
• Sorties attendues : liste des top composants à risque et recommandations de tests ciblés.

Intelligence Artificielle & Modèle prédictif

• Concevoir et entraîner un modèle prédictif basé sur les historiques de bugs, la couverture de tests et les changements de code.
• Expérimenter des approches (features d'historique, métriques de code, apprentissage supervisé, éventuellement modèles séquentiels) et valider les performances sur des jeux de données réels.

Livrables et critères de réussite

• API temps réel permettant de consulter le score de risque pour une version/composant donné.
• Dashboard interactif présentant la qualité, la priorisation et les recommandations de tests.
• Rapport final détaillant la méthode, l'évaluation du modèle et les recommandations d'intégration en CI/CD.

Environnement technique

• Stack attendue : Next.js, TypeScript, Node.js pour l'interface/API, Python pour la partie data/ML.
• Outils de gestion et collaboration : Git, Jira.

Modalités de candidature

• Pour postuler, envoyez votre CV à job@anypli.com en indiquant la référence du sujet dans l'objet.
• Référence à indiquer dans l'objet : ANY 2026-04.