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.
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.