Contexte et objectif

• Données clients dispersées, hétérogènes et peu qualifiées : le commercial perd du temps à rechercher et enrichir les leads.
• Objectif : mettre en place une plateforme IA capable d'extraire automatiquement des leads depuis plusieurs sources, qualifier/enrichir les données clients et synchroniser celles-ci avec le CRM Boond.

Sources de données et fonctionnalités clés

• Sources : Emails professionnels, LinkedIn (données publiques), fichiers structurés (CSV, Excel).
• Fonctionnalités : extraction automatique des informations (nom, poste, société, email), déduplication et nettoyage, scoring des leads (qualité, potentiel) et synchronisation automatique avec Boond.

Approche IA et planning détaillé (6 mois)

• Approche IA : NLP pour extraction d’informations (NER, parsing), classification et scoring IA, matching intelligent avec le CRM existant.
• Planning sur 6 mois :
• M1 : Analyse des sources et contraintes légales
• M2 : Extraction et nettoyage des données
• M3 : Qualification et scoring IA
• M4 : Déduplication et enrichissement
• M5 : Synchronisation CRM Boond
• M6 : Tests, sécurité et documentation

Livrables et critères d’évaluation

• Livrables attendus : plateforme d’extraction intelligente, modèle de qualification IA, interface de synchronisation CRM, documentation, rapport PFE.
• Critères d’évaluation : qualité de l’extraction des données, précision du scoring, gain de temps commercial, conformité et sécurité des données.

Rôles proposés et compétences recherchées

• Data Engineer / Intégration : connexion aux sources (emails, LinkedIn public, fichiers), pipelines d’extraction/normalisation, synchronisation technique avec Boond. Compétences : Python, APIs REST, ETL / Data pipelines, traitement CSV/Excel.
• Data Scientist / IA (NLP) : extraction via NLP (NER, parsing), modélisation du scoring, matching avec CRM. Compétences : NLP, classification, Python, Scikit-learn, feature engineering.
• Développeur Backend / CRM : implémentation logique métier, règles de déduplication, sécurisation et synchronisation Boond. Compétences : Node.js ou Java/Spring Boot, APIs REST, sécurité applicative.
• Analyste Métier / UX Data : définition critères de qualification commerciale, conception interface de suivi, mesure du gain de temps. Compétences : analyse métier vente/prospection, UX/UI, data visualisation, documentation fonctionnelle.

Informations complémentaires

• Nombre de stagiaires : 4
• Responsable projet : Hamza Riabi, Ahlem Barhoumi

📧 Pour postuler: jobs@numeryx.fr