Objectif du sujet

• Concevoir et développer un nouveau microservice intégré à l’architecture d'une plateforme de diagnostic de véhicules en cloud.
• Implémenter un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) combinant LLM et recherche sémantique dans la documentation, les tickets et les logs/traces d’Azure Application Insights.
• Fournir une interface conversationnelle simple et efficace pour les utilisateurs et le support technique afin d'améliorer l’autonomie des utilisateurs et d’accélérer le diagnostic des incidents.

Travail à faire

• Étudier les besoins et recenser les sources de données : documentation technique, logs, tickets, historiques de sessions, traces Azure Application Insights.
• Mettre en place un pipeline d’ingestion et d’indexation des documents et logs dans une base vectorielle (ingestion, nettoyage, embeddings, indexation).
• Intégrer un LLM via Spring AI et implémenter la logique RAG pour combiner recherche sémantique et génération de réponses.
• Développer un microservice Spring Boot exposant une API REST pour l’IA générative et gérer l’orchestration des appels (indexation, requêtes, historique de conversation).
• Développer une interface web Angular permettant l’interaction conversationnelle avec l’IA générative.
• Réaliser des tests fonctionnels et valider la solution sur des cas réels de diagnostics et d’analyse de logs.

Compétences et technologies requises

• Maîtrise Java / Spring Boot et développement d’APIs REST.
• Expérience en Angular pour le développement de l’interface web front-end.
• Connaissances en LLMs, architectures RAG, bases vectorielles (indexation/embeddings) et intégration via Spring AI.
• Familiarité avec Azure Application Insights, traitement et parsing de logs, et tests fonctionnels sur cas réels.

Modalités et contact

• Lieu : Tunis. Durée : 6 mois. Référence : HL-03.
• Pour postuler, envoyer votre candidature par email à aes-stages@actia.com en indiquant dans l'objet : "Candidature HL-03 - IA Générative d'Assistance Intelligente pour Plateforme de Diagnostic".
• Le stage inclut développement, intégration, et validation sur cas réels de diagnostic, avec livrables techniques et démonstrations.