Objectives

• Développer un système d'IA capable de générer automatiquement des posters de tournoi et des articles de blog.
• Générer des assets visuels (posters, bannières, vignettes) pour les organisateurs et produire du contenu textuel de qualité (articles, actualités, résumés de tournois).

Architecture & outils proposés

• Image Generation: Stable Diffusion ou DALL·E API pour la création de posters, bannières et miniatures.
• Text Generation: modèle basé sur GPT pour articles de blog, titres et résumés.
• Stockage et diffusion: AWS S3 / Cloudinary pour stocker et servir les images générées et les articles publiés.

Tâches principales & livrables

• Entraîner et/ou fine-tuner des modèles d'image (Stable Diffusion / DALL·E) pour respecter la charte graphique et les contraintes des tournois.
• Intégrer un pipeline de génération de textes (GPT-based) pour produire des articles, annonces et résumés automatisés.
• Livrables attendus : service/API ou prototype UI capable de produire posters + articles à partir d'inputs (nom du tournoi, dates, logos, résultats), jeu d'exemples générés, documentation technique et scripts de déploiement.

Évaluation & métriques

• Évaluer la créativité et la qualité visuelle avec des métriques automatiques (ex: FID, CLIP-score) et évaluations humaines (qualité perçue, respect du brief).
• Évaluer la qualité textuelle par métriques NLP (ex: ROUGE/BLEU pour certains formats), cohérence, pertinence et exactitude des résumés.
• Mesurer la pertinence globale (visuel + texte) pour s'assurer que les contenus produits sont utilisables par des organisateurs.

Stack technique & considérations opérationnelles

• Langages & frameworks : Python, PyTorch, Hugging Face / Diffusers, OpenAI API (si utilisé).
• Infrastructure : conteneurisation (Docker), orchestration basique possible, stockage AWS S3 ou Cloudinary pour assets, gestion des clés API et pipeline de publication.
• Respect des droits d'image et modalités de licence liées aux modèles utilisés ; mise en place éventuelle de filtres et post-traitements.

Profil recherché

• Compétences souhaitées : machine learning (CV & NLP), expérience avec Stable Diffusion / DALL·E / modèles GPT, Python et déploiement cloud.
• Savoirs-faire : fine-tuning de modèles, conception de pipelines de génération, évaluation expérimentale et documentation des résultats.

Comment postuler

• Postulez via la page suivante : https://defendr.gg/jobs
• Pour toute candidature par email (si nécessaire), utilisez l'objet indiqué ci-dessous.