Génération automatique : modèles de données, contrôleurs/services, composants frontend.
Approche IA et technique
Utilisation de LLM (prompt engineering + fine-tuning léger) et génération guidée par templates et règles internes.
Validation syntaxique et évaluation automatique de la qualité du code généré.
Planning (sur 6 mois) et livrables
M1 : Analyse des standards de code et cas d’usage ; M2 : Conception de l’architecture de la plateforme.
M3 : Intégration du moteur IA (backend) ; M4 : Génération automatique backend ; M5 : Génération frontend + UI ; M6 : Tests, documentation et démonstration.
Livrables : cahier des charges, POC, plateforme IA fonctionnelle, code généré backend & frontend, documentation technique/utilisateur, rapport de PFE.
Critères d’évaluation
Qualité et lisibilité du code généré ; respect des standards d’architecture.
Gain de productivité mesurable, robustesse et architecture globale de la plateforme.
Profils recherchés & rôles
Ingénieur IA / LLM : intégration et pilotage du moteur LLM, conception de prompts, contrôle qualité (compétences en IA générative, Python, prompt engineering).
Ingénieur Backend : définition des standards backend, génération automatique des APIs REST, sécurité (Spring Boot ou Node.js, Clean Architecture, JWT).
Ingénieur Frontend : génération des interfaces utilisateur (Angular ou React), formulaires, tables, dashboards, respect des standards UI.
Architecte logiciel / Qualité : définition de l’architecture globale, mise en place des templates et règles, validation conformité et robustesse (UML, qualité logicielle, CI/CD).