Contexte et objectif du stage

• Le projet vise à concevoir un assistant conversationnel génératif connecté à une base de connaissances orientée service client afin de répondre efficacement aux demandes utilisateurs et d'assister les agents.
• Il inclut également la mise en place d’un suivi des indicateurs de satisfaction (issus des réclamations, commentaires et retours) via un tableau de bord interactif.
• Entité d’accueil : Data et IA Factory - service production de la donnée. Nombre de stagiaires requis : 1.
• Durée du stage : 6 mois.

Missions principales

• Collecte et préparation des données pertinentes (web scraping, ingestion de sources internes, nettoyage et transformation).
• Conception et implémentation d’un assistant IA génératif reposant sur une stratégie RAG (Retrieval-Augmented Generation) et une base de connaissances indexée.
• Développement d’API (FastAPI/REST) pour exposer l’assistant et intégrer les flux vers les outils client/agent.
• Mise en place d’un tableau de bord interactif pour le suivi des KPI de satisfaction (analyse des réclamations, scoring de sentiment, tableaux de bord interactifs).

Compétences et technologies demandées

• Compétences attendues : AI, GenAI, prompt engineering, data science, web scraping, dashboarding.
• Technologies à utiliser : Python, LLM, RAG, outils de scraping, outils de dashboarding, FastAPI/RestAPI, Docker, Git.
• Connaissances recommandées : traitement du langage naturel, vectorisation d'embeddings, pipelines ETL, monitoring des modèles et métriques de qualité.

Livrables attendus et résultats

• Prototype opérationnel d’un assistant conversationnel connecté à une base de connaissances (incluant exemples de prompts et stratégies RAG).
• Pipeline d’ingestion et d’indexation des sources (scripts de scraping et processus de mise à jour).
• Tableau de bord interactif affichant les KPI de satisfaction (taux de satisfaction, tendances, analyse des réclamations et indicateurs clés).
• Documentation technique, guide de déploiement (Docker, API) et rapport de stage présentant méthodologie, résultats et pistes d’amélioration.

Encadrement et modalité d’intégration

• Intégration au sein de la Data et IA Factory, collaboration avec l’équipe production de la donnée.
• Suivi régulier par un tuteur technique, points d’avancement et revues de code/architecture.
• Déploiement envisagé via conteneurisation (Docker) et intégration continue (Git).

Candidature

• Pour postuler, utilisez le lien de candidature fourni : Postuler pour DSI 006
• Préparez un CV et une lettre expliquant vos expériences en IA/GenAI, projets de NLP et maîtrise des technologies listées.