Contexte et objectif

• Développer une solution d'estimation automatique des loyers permettant de fournir un loyer estimé et une comparaison par rapport au marché.
• Exploiter des caractéristiques du bien (surface, localisation, état, etc.) et des données géographiques pour produire des estimations explicables.

Missions principales

• Concevoir et entraîner un modèle prédictif de loyer (pipeline de données, sélection de caractéristiques, entraînement, validation).
• Intégrer le modèle au sein d'une application web et fournir des sorties comparatives (Loyer estimé vs marché) et des facteurs explicatifs.

Fonctionnalités attendues (produit)

• Gestion des utilisateurs et rôles (authentification, autorisations, administration des comptes).
• Recherche et filtres avancés pour les annonces immobilières, messagerie interne entre utilisateurs et système de favoris.
• Pages/rapports affichant l'estimation du loyer, la comparaison au marché et les principaux facteurs explicatifs (surface, localisation, état, etc.).

Environnement technique et compétences requises

• Stack front/backend : React.js, TypeScript pour le front, Laravel pour l'API; Python pour les modèles ML.
• Outils/process : Git pour le versioning et Jira pour le suivi; compétences en data cleaning, feature engineering, évaluation de modèles et déploiement.

Livrables et critères de succès

• Modèle prédictif documenté et évalué (métriques de performance, validation croisée) avec code reproductible.
• Intégration front-end/back-end fonctionnelle (API exposant les prédictions) et interface utilisateur pour visualiser estimations et facteurs explicatifs.
• Documentation technique et guide de déploiement, jeux de tests et cas d'usage démontrant la qualité des estimations.

Durée et modalité

• Durée prévue : 4 mois.
• Projet en équipe ou individuel selon encadrement; utilisation des outils mentionnés pour le suivi et la collaboration.

📧 Pour postuler: job@anypli.com