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Tunisie

Conception et intégration d’un module intelligent basé sur l’IA pour la détection automatique des anomalies et des fraudes à partir des données de pointage

Détection d’anomaliesDétection de fraudeMachine Learning non superviséExplainable AI (XAI)Software Engineering (Python)Backend / Spring Boot / IABases de données / PostgreSQLBackend microservices (Nest, Kafka)UX & Data AnalyticsWeentime

Publié il y a 1 jour

Stage
⏱️4-6 mois
💼Présentiel
📅Expire dans 13 jours
Mail pro prêt avec objet clair.

Description du poste

Objectif: Détecter des anomalies et fraudes dans les historiques de pointage (retards récurrents, incohérences, doublons, anomalies temporelles) et fournir des alertes explicables aux responsables RH.

Travaux demandés:

  • Étude des systèmes de pointage et typologies d’anomalies/fraudes
  • Architecture d’un module IA intégrable à Weentime
  • Implémentation d’algorithmes de détection (statistiques, règles, non supervisé)
  • Comparaison d’approches (Isolation Forest, clustering, heuristiques, seuils dynamiques)
  • Système de scoring et classification des anomalies
  • API REST pour exposition des résultats et alertes
  • Dashboard de visualisation et historique
  • Évaluation des performances (précision, faux positifs, explicabilité)

Mots-clés & Technologies:

  • IA, Détection d’anomalies, Fraude, Données de pointage, Analyse comportementale, XAI
  • Python, Spring Boot, PostgreSQL, Kafka, Data Analytics
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