Contexte et objectif

• Développer un assistant conversationnel interne pour les analystes de crédit en microfinance capable de résumer le profil d’un client et de calculer son score de risque à la demande (ex. « Donne‑moi le risque du client 10234 »).
• Combiner une orchestration de prompts / mémoire conversationnelle (LangChain) avec un modèle de scoring IA pour fournir un conseiller virtuel utilisable en production.

Fonctionnalités attendues / Responsabilités

• Implémenter une interface de chat (React Chat UI) qui permet aux analystes d’interroger et d’obtenir un résumé structuré du dossier client.
• Intégrer une API backend (FastAPI) exposant les endpoints nécessaires pour la conversation, la récupération de données client et le calcul du score via le modèle de scoring.
• Concevoir la logique de scoring avec scikit‑learn (ou équivalent) et créer les pipelines de prétraitement des données, entraînement et évaluation.
• Connecter LangChain pour gérer le contexte conversationnel, la génération d’explications sur le score et la formulation des réponses en langage naturel.

Technologies & intégration

• Stack technique mentionnée : LangChain, FastAPI, scikit‑learn, React Chat UI.
• Travail sur l’intégration entre le moteur de scoring IA et le composant conversationnel pour que les requêtes du type « Donne‑moi le risque du client X » déclenchent le calcul et renvoient un résumé clair.
• Mise en place éventuelle de gestion des logs, tests unitaires et conteneurisation/déploiement minimal pour démonstration.

Profil recherché

• Étudiants en IA / développement backend avec intérêt pour l’automatisation et l’intégration de systèmes.
• Compétences souhaitées : Python, frameworks web (FastAPI), bibliothèques ML (scikit‑learn), notions de LLMs/LangChain et frontend React (pour intégration Chat UI).
• Aptitudes recherchées : rigueur, capacité à travailler sur l’orchestration entre composants ML et services web, sensibilité à la confidentialité des données financières.

Modalités de candidature

• Pour postuler, envoyer votre CV et lettre de motivation en précisant la référence du sujet (REF08‑SOL) à : recrutement@talys.digital .
• Objet recommandé pour l’email : « École‑Spécialité‑REF08‑SOL – Candidature PFE ».