Contexte et objectif du stage

• Intégrer l'équipe TECH de Wellness Hub pour concevoir un coach IA dédié au bien-être, centré sur la qualité des interactions utilisateurs.
• Développer des pipelines de génération intelligente de programmes et questionnaires adaptés aux profils utilisateurs à l'aide de LLMs et d'outils d'orchestration.

Missions principales

• Conception et optimisation de prompts avancés pour OpenAI / LLaMA afin d'améliorer la pertinence des réponses et la personnalisation des parcours.
• Implémentation d'un assistant conversationnel (coach IA) connecté à une base de connaissances et à une vector DB pour récupération sémantique et personnalisation.
• Développement d'API et d'intégrations backend (Spring Boot / FastAPI) pour exposer les services IA et orchestrer les flux (requests, suivi d'état, scoring).

Livrables attendus

• Ensemble de prompts et chaînes de prompts (prompt engineering) documentés et évalués (tests de qualité, métriques UX).
• Prototype fonctionnel du coach IA (API, frontend minimal ou démo) capable de générer des programmes et questionnaires personnalisés.
• Documentation technique (architecture, schéma de données, procédures d'entraînement/évaluation, déploiement) et rapport de PFE.

Environnement technique

• Modèles et frameworks : OpenAI, LLaMA, LangChain pour orchestration de prompts et pipelines.
• Stockage & recherche : Vector DB pour indexation sémantique et récupération pertinente.
• Backend & API : Spring Boot et/ou FastAPI pour microservices, intégration avec bases SQL.
• Bases de données : SQL pour stockage utilisateur / métadonnées; intégration avec DB vectorielle.

Profil recherché & compétences

• Diplôme : Ingénieur Informatique (ou équivalent), stage de fin d'études (PFE) de 6 mois.
• Compétences : NLP/LLMs, prompt engineering, développement backend (Java/Spring Boot, Python/FastAPI), SQL, connaissances des bases vectorielles.
• Qualités : rigueur expérimentale, sens du produit, capacité à documenter et à présenter résultats techniques et UX.

Modalités & objectifs pédagogiques

• Durée : 6 mois (PFE) avec encadrement par l'équipe TECH.
• Objectifs pédagogiques : mise en pratique du prompt engineering, conception d'architectures IA end-to-end, déploiement d'API et validation fonctionnelle.

Autres informations pratiques

• Techs mentionnées sur l'offre : OPENAI / LLAMA, LANGCHAIN, VECTOR DB, SPRING BOOT, FAST API, SQL.