Objectif

• Développer une plateforme de Code Review automatisée et intelligente qui utilise des LLMs et des techniques RAG pour analyser le code et la documentation interne.
• Détecter les bugs, suggérer des améliorations, et vérifier la conformité aux principes SOLID et aux règles Clean Code.

Tâches

• Intégrer un pipeline d'analyse basé sur LLMs (OpenAI, Anthropic, Llama, Mistral) pour la revue et la génération de suggestions.
• Mettre en place RAG (Retrieval Augmented Generation) pour exploiter la documentation interne et fournir des suggestions contextuelles basées sur l'historique du projet.
• Implémenter des modules frontend et backend pour l'interface de revue (Frontend: Next.js + React; Backend: Node.js ou Python FastAPI).
• Concevoir des tests et règles d'évaluation pour analyser la qualité du code selon SOLID et Clean Code, et produire rapports et recommandations.

Compétences requises & Technologies

• Frontend: Next.js, React.
• Backend: Node.js ou Python (FastAPI).
• IA: expérience avec OpenAI API / Anthropic Claude / LLMs open-source (Llama, Mistral) et intégration RAG.
• DevOps: CI/CD (GitHub Actions), conteneurisation Docker.
• Bonne compréhension des principes SOLID, des bonnes pratiques Clean Code et capacité à formaliser des règles d'analyse automatique.

Livrables attendus

• Plateforme opérationnelle capable d'analyser automatiquement des dépôts et de produire des rapports de revue et suggestions.
• Module RAG connecté à la documentation interne pour suggestions contextuelles basées sur l'historique du projet.
• Intégration CI/CD et packaging Docker pour déploiement et tests automatisés.

Informations administratives

• Durée : 6 mois (REF: IC_01) — Stage rémunéré.
• Nombre de stagiaires : 1.
• Pour postuler : contactez stages@binitns.com.