Coworky
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Tunisie

Businees workflow PFE

Mobile & Web DevelopmentAI / Machine Learning (scikit-learn, PyTorch)Data Engineering / Web Scraping

Publié il y a environ 6 heures

Stage
⏱️4-6 mois
💼Hybride
📅Expire dans 8 jours
Ton CV évolue, pas besoin de perfection figée.

Description du poste

Project overview

  • Développer un module web qui explore comment des systèmes intelligents et pilotés par les données peuvent soutenir les workflows de business development modernes.
  • L'objectif est d'aider à la découverte d'opportunités à forte valeur à grande échelle sans remplacer le jugement humain.

Objectifs et missions

  • Explorer comment l'IA peut assister les équipes de business development en mettant en avant actions, leads ou opportunités pertinentes.
  • Concevoir et prototyper un assistant intelligent qui guide les utilisateurs dans la priorisation et le suivi des actions commerciales de manière structurée et intuitive.
  • Expérimenter la combinaison de multiples sources d'information pour générer des signaux et insights de haut niveau, tout en préservant la confidentialité des logiques de scoring propriétaires.

Architecture et développement

  • Construire une architecture modulaire et scalable pour supporter de nouveaux inputs de données, fonctionnalités analytiques et points d'intégration.
  • Implémenter la solution web en stack moderne (React.js frontend, Node.js backend), avec persistance MySQL, cache Redis et bases vectorielles pour embeddings.

Technologies et outils

  • Tech-stack fournie : React.js, Node.js, MySQL, Vector database, Redis, Gen-AI, Langchain, Docker, Git, Jest.
  • Attendu d'expérimenter et intégrer des modèles Gen-AI et des pipelines LangChain pour la génération de signaux, tout en assurant testabilité (Jest) et déploiement conteneurisé (Docker).

Évaluation et livrables

  • Évaluer l'impact de l'assistant sur l'efficacité décisionnelle, la clarté de priorisation et la productivité business en utilisant des critères neutres et éthiques.
  • Fournir prototypes interactifs, documentation technique, architecture modulaire et rapports d'évaluation mesurant gains en productivité.

Détails pratiques

  • Durée : 04-06 MONTHS (4-6 months).
  • Le travail privilégiera la modularité, l'évolutivité et la protection des logiques internes propriétaires.