Contexte et objectifs :

• Développer un outil basé sur l’intelligence artificielle capable d’analyser les résultats issus de benchmarks (temps d’exécution, accès aux données, relations temporelles, etc.).
• S’appuyer sur l’historique des optimisations déjà effectuées pour identifier automatiquement les axes d’amélioration et proposer des optimisations adaptées afin d’améliorer les performances globales.
• Nombre de stagiaires : 09. Niveau visé : Licence.

Fonctionnalités principales et tâches attendues :

• Analyse intelligente des résultats de benchmarks pour extraire métriques pertinentes (temps d’exécution, goulets d’étranglement I/O, dépendances temporelles).
• Identification automatique des axes d'amélioration et génération de recommandations d’optimisation adaptées au contexte observé.
• Validation des optimisations proposées via simulation ou ré-exécution de benchmarks et itération sur les modèles d’aide à la décision.

Technologies et compétences requises :

• Langage principal : Python. Utilisation de LLMs (QwenCoder ou modèle interne SmartADL) pour assistance au raisonnement/auto-génération d’optimisations.
• Compétences en Data Science / Machine Learning, traitement et nettoyage de jeux de données de performance, et compréhension des métriques de performance.
• Connaissances en profiling, analyse de performance, et capacité à concevoir pipelines d’analyse et visualisation des résultats.

Modalités de candidature :

• Pour postuler : https://careers.neoxam.com/jobs/6717043-stages-pfe-tunis
• Par e-mail : tn.recruitment@neoxam.com. Veuillez utiliser pour l'objet du message : "Candidature Stage PFE - Sujet 3 : Système intelligent d’analyse et d’optimisation des performances".
• Préciser dans la candidature votre niveau (Licence), disponibilités et expériences pertinentes en Python/ML/profiling.