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PFE – Graphic & Product Designer (Brand, UI & Social Content – Produit IA B2C orienté USA)

Pycsu Circle

Télétravail4-6 mois

PFE – Graphic & Product Designer (Brand, UI & Social Content – Produit IA B2C orienté USA) Pycsu construit Pyxino, une app et une plateforme d’IA créative pour enfants : l’imagination se transforme en histoires illustrées grâce à l’IA 🎨🤖, pensée dès le départ pour un marché international (focus USA 🇺🇸). Les autres stagiaires codent l’app, automatisent l’IA ou lancent le marketing. 👉 Toi, tu donnes le visage et l’âme visuelle du produit : identité, écrans, visuels social media. On recherche un(e) PFE Graphic & Product Designer qui veut créer un univers visuel cohérent (app + web + social) et repartir avec un portfolio en béton. 💡 Ce que TU y gagnes Un univers à construire de A à Z : tu aides à définir l’identité visuelle de Pyxino (couleurs, styles, composants, visuels de comm’). Un portfolio fort : écrans d’app, landing page, posts social, visuels d’IA… de vraies pièces à montrer en entretien. Une expérience hybride : design produit (UI/UX) + design marketing (bannières, posts, thumbnails). Collab serrée avec le fondateur + les PFE Mobile, Marketing, Automation & Product → tu vois comment un vrai produit se construit. Tremplin : si le fit est bon humainement et visuellement, collaboration après PFE possible. Stage PFE 100% remote : laptop 💻 + bonne connexion 🌐. 🎯 Ta mission Ton objectif : rendre Pyxino immédiatement reconnaissable et agréable à utiliser, partout où il apparaît. Concrètement, tu vas : Brand & identité Affiner ou décliner l’univers visuel Pyxino (logo, mascotte/persos, palette, typographies, style d’illustration). Créer un mini brand kit (guidelines simples) pour que tout le monde puisse réutiliser correctement. UI / UX produit Concevoir les écrans clés de l’app mobile : onboarding, création d’histoire, bibliothèque, lecteur, profil, etc. Concevoir une landing page claire et attractive (desktop + mobile). Travailler en binôme avec le dev mobile pour que les maquettes soient réalisables. Contenu visuel & social Créer des visuels pour les réseaux (posts, stories, bannières, thumbnails, visuels d’annonces). Collaborer avec le PFE Marketing pour transformer des idées de campagnes en visuels concrets. Si tu es à l’aise : utiliser des outils d’IA visuelle (ou pixel art) comme base créative ou inspiration. Organisation & qualité Organiser les fichiers (Figma, PSD, etc.) proprement. Intégrer les retours, tester différents styles et proposer des améliorations. 🧬 Profil recherché Étudiant(e) en dernière année Design, Graphisme, Multimédia, UX/UI, Communication visuelle ou équivalent (PFE). Tu maîtrises au moins un outil de design moderne : Figma, Adobe XD, Photoshop/Illustrator, etc. Tu as déjà réalisé : des maquettes d’app / site, des visuels social media, ou des projets créatifs similaires. Tu t’intéresses aux produits digitaux, au design pour mobile et au monde des apps. Tu es ouvert(e) aux retours, tu sais itérer, et tu aimes donner du sens à ce que tu crées (pas juste faire “joli”). Bonus appréciés : Portofolio en ligne / PDF (même modeste). Expérience avec des visuels générés par IA (Midjourney, DALL·E, etc.) ou du pixel/voxel art. Sensibilité pour l’univers enfants / familles (sans tomber dans le trop “bébé”). 💼 Conditions Stage PFE non rémunéré, 100% remote. En échange : un rôle central dans l’image d’un produit IA orienté USA, une grosse matière pour ton portfolio, et une possibilité de collaboration après le PFE si tout se passe bien. 📩 Comment postuler Envoie : ton CV, ton portfolio (Behance, Dribbble, PDF, Notion, Google Drive…), avec l’objet : « PFE Graphic & Product Design Pycsu » à : PFE@pycsu.com

StagePartenaireGraphic DesignerProduct DesignerUI UX+2 autres
Publié il y a environ 8 heures
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PW 06 ANALYSE ET RÉDUCTION DE LA CONSOMMATION D’EAU DANS LE PROCESSUS DE PRODUCTION PFE

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Présentiel4-6 moisExpire dans 13 jours

Objectif du projet Analyser et réduire la consommation d’eau dans le processus de production tout en garantissant la qualité du produit. Identifier les étapes les plus consommatrices, étudier des solutions de recyclage et d’optimisation, et mettre en œuvre des tests pilotes. Missions et tâches principales Analyser les causes de la consommation élevée d’eau (mesures, cartographie des postes, bilans hydriques). Proposer et évaluer des solutions de recyclage, réutilisation ou d’optimisation des flux d’eau. Concevoir et conduire des tests pilotes sur ligne de production, collecter les données et évaluer l’impact sur la consommation et la qualité. Mettre en place des indicateurs de suivi et des recommandations techniques et organisationnelles pour pérenniser les gains. Livrables attendus Rapport d’analyse des postes consommateurs et des causes racines. Plan d’actions avec solutions techniques et économiques, protocole de tests pilotes et résultats expérimentaux. Recommandations pour la mise en œuvre et indicateurs de suivi qualité/consommation. Profil recherché et compétences Diplôme : Ingénieur / Mastère, de préférence en Génie industriel ou domaine proche. Compétences en analyse de processus, méthodes d’amélioration continue, qualité produit et gestion expérimentale. Maîtrise des outils d’analyse de données (Excel, outils statistiques) et capacité à rédiger des rapports techniques. Aisance pour travailler en binôme et en collaboration avec les équipes opérationnelles. Modalités pratiques et contact Lieu : Sousse (travail en binôme selon disponibilité indiquée dans la fiche). Durée estimée : stage de longue durée (4-6 months). Pour postuler : envoyer candidature à stage@rose-blanche.com.

StageGénie industriel / Lean manufacturingQualité produit & MétrologieHygiène, Sécurité et Environnement (HSE)
Publié il y a environ 12 heures
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REF / MC 09 DÉVELOPPEMENT D’UN SYSTÈME AUTOMATISÉ DE GESTION À DISTANCE DES ALARMES POUR LES POSTES TRANSFORMATEURS INTERNES PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Description du projet Le projet consiste à développer un système automatisé de surveillance à distance intégrant la gestion des alarmes et le suivi des états de fonctionnement afin d’assurer une rapidité d’intervention. Il inclut également la surveillance des locaux à risque par caméras, avec l’intégration d’un module d’intelligence artificielle pour la détection des flammes et des départs de feu. Objectifs Assurer la rapidité d’intervention et réduire le risque d’incendie sur les postes transformateurs internes. Garantir la continuité du service, minimiser les arrêts brusques et améliorer le taux d’occupation via des outils de maintenance prédictive. Tâches principales et livrables attendus Conception et implémentation d’un système de gestion d’alarmes à distance (architecture logicielle, interface de supervision, base de données d’événements). Intégration de la surveillance vidéo et développement d’un module IA pour détection de flammes/départs de feu, tests sur jeu de données et validation terrain. Déploiement d’un prototype sur banc d’essai / site pilote, documentation technique et manuel d’exploitation, rapport final. Compétences requises et environnement technique Connaissances en automatisme, informatique industrielle et mécatronique ; programmation (ex. Python pour IA, languages adaptés pour supervision/PLC). Expérience ou familiarité avec systèmes SCADA/RTU/PLC, protocoles industriels (ex. Modbus/IEC), intégration caméra et traitement d’images/vision par ordinateur. Modalités pratiques et candidature Diplôme visé : Diplôme d'Ingénieur (Sousse) — Automatisme et informatique industrielle & mécatronique. Travail en binôme possible. Pour postuler, envoyer CV et lettre de motivation à l’adresse suivante : stage@rose-blanche.com.

StageAutomatisation/AutomatismeGénie informatique industrielleMécatronique / Robotique
Publié il y a environ 12 heures
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REF / CD 03 AMÉLIORATION DU SYSTÈME GMAO PFE

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Hybride3-6 moisExpire dans 13 jours

Objectif du projet Améliorer les bonnes pratiques du système GMAO existant afin d'augmenter la fiabilité et la traçabilité des équipements. Mettre en œuvre des solutions d'identification et de documentation (QR code pour armoires électriques, ajout de photos pour les articles PDR) et définir une méthode de calcul de criticité des équipements (AMDEC/FMECA). Tâches principales et livrables attendus Identification des armoires électriques par génération et déploiement de QR codes associés aux enregistrements GMAO. Ajout d'une fonctionnalité ou procédure pour joindre des photos aux articles PDR (pièces de rechange) dans la GMAO. Élaboration et implémentation d'une méthode de calcul de criticité des équipements (critères, pondérations, résultats) et réalisation d'un rapport de criticité. Rédaction de la documentation technique, guides utilisateur, et rapport final de projet avec recommandations d'amélioration. Méthodologie technique et points d'attention Analyse de l'existant dans la GMAO (structure des articles PDR, fiches équipements, flux de travail) et proposition d'un plan d'intégration des QR codes et des photos. Utilisation d'approches AMDEC pour le calcul de criticité; définition des indices de gravité/fréquence/détection et intégration des résultats dans la GMAO. Tests sur site à Sfax, validation des flux (scan QR, upload photo, consultation des fiches) et ajustements en binôme avec l'équipe maintenance. Profil demandé et conditions Diplôme : Étudiant(e) en Diplôme d'Ingénieur (stage PFE), travail en binôme possible. Spécialités recommandées : Génie Mécanique, Génie Électrique, Génie Électromécanique. Compétences : connaissance GMAO, méthodologie AMDEC/FMECA, notions de gestion de PDR, capacité à déployer solutions QR code et gérer médias (photos). Localisation : Sfax (déplacements sur site et travail avec l'équipe opérations industrielles). Modalités de candidature Pour postuler : stage@rose-blanche.com Objet du mail recommandé : "Candidature Stage PFE REF / CD 03 - Amélioration du système GMAO" Joindre CV, lettre de motivation et éventuel descriptif du projet PFE ou propositions méthodologiques.

StageGMAO / Gestion des piècesMaintenance industrielleGénie Électrique / Mécatronique
Publié il y a environ 12 heures
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REF / MC 07 IDENTIFICATION DES FACTEURS PERTINENTS DES USAGES ÉNERGÉTIQUES SIGNIFICATIFS ET DÉTERMINATION DES MODÈLES STATISTIQUES DES INDICATEURS DE PERFORMANCE ÉNERGÉTIQUES Y ASSOCIÉS PFE

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Hybride3 moisExpire dans 13 jours

Contexte et objectifs Mots clés : Performance énergétique – Consommation – Optimisation – Modèles statistiques – Efficacité. Objectif principal : renforcer la performance énergétique en identifiant les usages significatifs, leurs facteurs influents, puis développer et appliquer des modèles statistiques pour mesurer, suivre et améliorer la consommation. Objectifs opérationnels : réduire durablement les coûts énergétiques, améliorer l'efficacité globale, et optimiser la consommation à partir des résultats d'analyse. Missions principales Identifier et classer les usages énergétiques significatifs au sein d'un site ou d'un parc d'équipements. Recueillir et prétraiter les données pertinentes (consommation, conditions d'exploitation, variables météo, planning, etc.). Déterminer les facteurs influents (ex. température, occupation, paramètres opératoires) et réaliser une sélection de variables. Développer et valider des modèles statistiques (régressions, modèles de séries temporelles, analyses multivariées) pour produire des indicateurs de performance énergétique (KPI). Méthodologie et outils attendus Approche statistique et data science : exploration des données, sélection de features, validation croisée et interprétabilité des modèles. Outils et environnements recommandés : Python (pandas, scikit-learn, statsmodels), R ou MATLAB pour analyses statistiques, outils de visualisation (matplotlib, seaborn, ggplot, Power BI ou équivalent). Exploitation des résultats pour proposer des scénarios d'optimisation et actions correctives fondées sur les KPIs. Profil recherché et encadrement Niveau : Diplôme d'Ingénieur / Maîtrise en énergie ou équivalent (référence sur la fiche : Diplôme d'Ingénieur Sousse / Maîtrise de l'énergie). Modalité : travail individuel (projet PFE individuel) avec encadrement technique. Compétences souhaitées : connaissances en performance énergétique, statistiques appliquées, traitement de données, capacité d'analyse et rédaction de rapports techniques. Livrables et résultats attendus Livrable principal : modèles statistiques des indicateurs de performance énergétique documentés et validés. Autres livrables : rapport détaillé contenant méthodologie, analyses, KPIs et recommandations d'optimisation ; éventuellement un prototype de tableau de bord ou scripts reproductibles. Modalités de candidature Pour postuler, envoyer votre dossier (CV, lettre de motivation, éventuellement relevés et projets) à l'adresse suivante : stage@rose-blanche.com. Indiquer en objet le projet/ref (voir e-mail de candidature spécifique ci-dessous) et mentionner votre formation et compétences en statistiques/énergie.

StageRégulation du secteur de l'énergieStatistiques / Data ScienceOptimisation énergétique
Publié il y a environ 12 heures
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REF / MC 08 DÉVELOPPEMENT D’UN SYSTÈME AUTOMATIQUE DE RÉGLAGE POUR LES DÉCORTIQUEUSES PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Contexte et objectifs Mots clés : Qualité de décorticage – Performance énergétique – Automatisation – Intervention réduite – Production continue. Le projet vise à développer un système automatisé de réglage de la quantité de blé à décortiquer afin de remplacer le système manuel de contrepoids. Objectifs spécifiques : améliorer la qualité de décorticage de manière automatique et stable, réduire l’intervention manuelle des opérateurs et minimiser les arrêts brusques et la surconsommation d’énergie. Missions et livrables attendus Étudier l’existant des décortiqueuses REF / MC 08 et spécifier les paramètres à mesurer et à piloter (capteurs, actionneurs, interfaces mécaniques/électriques). Concevoir et implémenter un système de réglage automatique (algorithme de contrôle, acquisition de données, asservissement) pour maintenir la qualité de décorticage face à la variabilité des variétés et de l’humidité du blé. Prototyper l’interface homme-machine et prévoir des modes de fonctionnement (automatique / manuel, sécurités, logs de production) ; livrables : cahier des charges, schémas électriques, code de contrôle, rapport final et démonstrateur sur machine pilote. Profil recherché et compétences requises Candidat : Étudiant en Diplôme d'Ingénieur (Sousse) en Automatisme et informatique industrielle ou Mécatronique. Compétences techniques souhaitées : automatisme, asservissements, acquisition de données, programmation d’automates/PCL, pilotage de moteurs/servomoteurs, capteurs de débit/pression/humidité, électroniques embarquées. Atouts : expérience en optimisation énergétique, connaissance des procédés de décorticage ou traitement des grains, maîtrise d’outils de simulation et d’acquisition (LabVIEW, MATLAB/Simulink, Codesys, etc.). Conditions, encadrement et contact Lieu : Sousse (à préciser avec l’entreprise) ; stage en binôme possible selon l’organisation interne. Encadrement : ingénieur référent et équipe opérations/techniques sur site pour les essais et la mise au point en production continue. Pour postuler : envoyer votre candidature par email à stage@rose-blanche.com en précisant le sujet de l’email indiqué ci‑dessous.

StageAutomatisation / Contrôle qualitéMécatronique / RobotiquePerformance énergétique
Publié il y a environ 12 heures
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REF / MC 04 OPTIMISATION DE LA RENTABILITÉ DE L’UNITÉ PETITS FORMATS PAR L’AMÉLIORATION DU TRS ET LA RÉDUCTION DES COÛTS DE NON-QUALITÉ PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Objectif du projet Augmenter le Taux de Rendement Synthétique (TRS) de l’unité petits formats pour maximiser la performance opérationnelle. Réduire les Coûts de Non-Qualité (CNQ) afin d'améliorer la rentabilité globale de l’unité. Description détaillée des missions Analyse des indicateurs existants (TRS, disponibilité, performance, qualité) et identification des pertes par ligne/équipement. Cartographie des causes de non-qualité et mise en place d'analyses causes racines (5 pourquoi, Ishikawa) pour prioriser les actions. Propositions et mise en œuvre de plans d'amélioration (pilotage d'actions correctives, standardisation, maintenance préventive, kaizen). Simulation d'impact économique des actions (baisse CNQ, gain TRS) pour estimer la rentabilité des solutions. Livrables attendus Rapport d'état des lieux avec KPI (TRS actuel, postes générateurs de CNQ, coût actuel de la non-qualité). Plan d'action priorisé avec estimations de gains (valeur économique) et calendrier de mise en œuvre. Tableau de bord de suivi des indicateurs et recommandations pour pérenniser les gains. Profil recherché et compétences Diplôme d'Ingénieur (Génie industriel ou équivalent) — possibilité de travail en binôme, préférence pour candidats localisables à Sousse. Compétences en amélioration continue (Lean Manufacturing, 6 Sigma), analyse de données de production et calculs TRS/CNQ. Capacités d'analyse, communication avec les équipes opérationnelles et rédaction de rapports techniques. Modalités de candidature Pour postuler, envoyer votre candidature à l'adresse suivante : stage@rose-blanche.com. Objet du mail recommandé : préciser "Candidature Stage PFE REF / MC 04" et joindre CV + lettre de motivation.

StageGénie industriel / Lean manufacturingOpérations industriellesQualité / Amélioration continue
Publié il y a environ 12 heures
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REF / MC 06 MISE EN ŒUVRE DE LA MÉTHODOLOGIE 5S POUR L’OPTIMISATION DE L’ATELIER DE MAINTENANCE PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Objectif du projet Déployer la méthodologie 5S afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle de l’atelier de maintenance. Optimiser l’utilisation de l’espace, fluidifier les flux de travail et renforcer la sécurité et la prévention des risques SST. Missions principales Mettre en place une organisation rationnelle de l’espace selon la méthode 5S (Seiri, Seiton, Seiso, Seiketsu, Shitsuke). Cartographier et standardiser les flux de maintenance pour améliorer la productivité et réduire les temps de recherche et d’attente. Proposer et piloter des actions d’amélioration continue liées à l’ergonomie des postes et à la prévention des risques SST. Livrables et résultats attendus Plan de déploiement 5S pour l’atelier avec zones, marquages et standards visuels. Procédures et check-lists standardisées pour les opérations de maintenance et la gestion des outils et pièces. Rapport d’impact mesurant les gains en productivité, taux d’occupation des zones et indicateurs SST avant/après déploiement. Profil recherché et compétences Niveau : Licence / Mastère (Sousse) en Management, Qualité, Normes et Amélioration ou filière équivalente. Compétences : connaissance de la méthodologie 5S, capacité d’analyse des flux industriels, esprit d’organisation et orientation sécurité. Savoir-faire attendus : animation d’équipes, conduite du changement, mise en place de standards et rédaction de procédures. Modalités de candidature Envoyer votre candidature (CV + lettre de motivation) en précisant la référence REF / MC 06. Contact candidature : stage@rose-blanche.com.

StageProject ManagementQualité fournisseursMaintenance industrielle
Publié il y a environ 12 heures
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REF / MC 03 GESTION ET AMÉLIORATION DU FLUX ET STOCKAGE AU NIVEAU DU MAGASIN DES PIÈCES DE RÉCHANGE PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Objectif et description générale Développer un système de codification précis des pièces de rechange et de leurs emplacements dans le magasin afin d’optimiser la gestion des stocks. Réduire les temps d’intervention, diminuer les coûts logistiques et améliorer la disponibilité des pièces tout en évitant ruptures, doublons et surstocks. Faciliter l’accès rapide aux pièces nécessaires pour réduire les temps d’intervention et les coûts logistiques. Optimiser la gestion des emplacements en assurant une identification précise de chaque pièce et améliorer le contrôle des entrées et sorties. Tâches principales et méthodologie Réaliser un audit du magasin (inventaire physique, analyse des flux, identification des doublons et des ruptures fréquentes). Définir une codification (SKU) standardisée et proposer une structure d’emplacement (planogramme, zones ABC/XYZ) pour chaque famille de pièces. Mettre en place des outils de traçabilité (étiquetage, codes-barres/QR, base de données ou tableur structuré) et des procédures de gestion des entrées/sorties. Tester et valider la nouvelle organisation par des scénarios d’utilisation (retrait rapide, réception, inventaire) et mesurer les gains (temps, taux de rupture). Livrables attendus Schéma complet de codification des pièces et documentation associée (clé de codification, règles d’attribution). Plan d’emplacements optimisé et recommandations pour le réaménagement physique du magasin. Procédures opérationnelles pour le contrôle des entrées/sorties et fiche de suivi des stocks. Rapport final avec analyses chiffrées (réduction des temps d’intervention, diminution des ruptures/doublons/surstocks) et recommandations pour industrialisation. Profil recherché et compétences Étudiant en Licence / Mastère en Génie Mécanique, Génie Électromécanique, Logistique ou filières proches. Compétences souhaitées : gestion des stocks, codification, analyse de flux, maîtrise d’outils bureautiques (Excel avancé) et intérêt pour l’implémentation d’outils de traçabilité (codes-barres/QR, bases de données). Qualités : rigueur, sens de l’organisation, capacité d’analyse, esprit d’équipe et aptitude à formaliser des procédures. Modalités de candidature et contact Envoyer CV et lettre de motivation en précisant l’objet : "Candidature PFE REF / MC 03 - GESTION ET AMÉLIORATION DU FLUX ET STOCKAGE". Contact pour candidature : stage@rose-blanche.com Autres informations : le projet se déroulera au niveau du magasin des pièces de rechange avec interventions terrain pour inventaire et tests pratiques.

StageGénie mécanique productiqueGénie électromécaniqueLogistique industrielle
Publié il y a environ 12 heures
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REF / FL 02 AMÉLIORATION DES PERFORMANCES DE LA LIGNE DE PRODUCTION PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Contexte et objectif Le projet vise à optimiser l’efficacité globale de la ligne de production en agissant sur les facteurs qui influencent la productivité, la qualité des produits, la réduction des pertes et le temps de fonctionnement des machines. Objectifs spécifiés sur la page : réduire les pertes de temps, les déchets ou les gaspillages ; améliorer la qualité des produits finis ; réduire les temps d’arrêt ou d’interruption ; fiabiliser les équipements. Missions principales et livrables Analyser les causes de pertes de productivité et proposer des actions correctives (collecte de données, cartographie des flux, analyse des temps de cycle et des temps morts). Proposer et mettre en œuvre des améliorations : actions Lean (SMED, 5S, standardisation), optimisation des réglages, réduction des rebuts, tests en production et validation des résultats. Livrables attendus : rapport d’analyse, plan d’actions priorisé, protocole d’essais, indicateurs de performance (KPI) avant/après et documentation de procédure. Méthodologie et outils possibles Utilisation d’outils qualité et productivité : Pareto, AMDEC, 5 pourquoi, SPC, diagramme de flux, mesures de temps & OEE (Overall Equipment Effectiveness). Collaboration avec les équipes maintenance et production pour fiabiliser les équipements et diminuer les arrêts (diagnostic pannes, propositions de maintenance préventive). Profil recherché Public ciblé : étudiants Licence / Mastère, possibilité de travail en binôme ; spécialités recommandées : Techniques d'Emballage, Opérations Industrielles, Maintenance Industrielle ou amélioration continue. Compétences souhaitées : capacité d’analyse, rigueur expérimentale, connaissances en Lean manufacturing et outils qualité, aptitudes en communication pour travailler avec les équipes terrain. Modalités de candidature Pour postuler, envoyer votre candidature en précisant le numéro REF / FL 02 et le titre du projet. Contact de candidature : stage@rose-blanche.com.

StageOpérations industriellesLean Manufacturing / Amélioration continueMaintenance industrielle
Publié il y a environ 12 heures
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REF / CD 04 PROJET SMED POUR L'OPÉRATION DE CHANGEMENT DE FORMAT PRODUIT DE PÂTE PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Objectif Optimiser la durée du temps de changement produit au niveau des lignes de production de pâtes afin d'améliorer la TRS (Taux de Rendement Synthétique). Réduire les pertes de production liées aux temps morts de changement de format en mettant en place des KPI pertinents (SMED, TRS, temps de changement). Périmètre du projet et problématique Cible principale : lignes de production pâte, avec un focus sur les présechoirs pâtes courtes PC2 et PC1. Problème identifié : collage de pâte dans les présechoirs qui prolonge significativement la durée de changement de format. Tâches attendues / Livrables Analyser les temps actuels de changement de format et établir des KPI (mesure TRS, temps par étape, goulots d'étranglement). Concevoir et proposer une solution technique/opérationnelle au niveau des présechoirs PC2 et PC1 pour éliminer le collage de pâte. Rédiger et formaliser un mode opératoire optimisé pour le changement de format (work instructions, checklists) et proposer un plan de déploiement. Compétences requises et encadrement Niveau : Diplôme d'Ingénieur / Mastère en Génie industriel ou équivalent. Travail en binôme attendu (indication : Binome Sfax) et collaboration avec les équipes d'opérations industrielles et maintenance. Résultats attendus et indicateurs de succès Augmentation mesurable de la TRS des lignes pâte après mise en œuvre (objectif d'amélioration à définir pendant l'étude). Réduction significative du temps de changement de format et suppression des arrêts liés au collage de pâte. Modalités de candidature Merci d'envoyer votre candidature en précisant le projet (REF / CD 04). Contact pour candidature : stage@rose-blanche.com. Profil demandé : étudiants en génie industriel ou excellence opérationnelle, motivés par l'amélioration continue et les projets SMED.

StageGénie industriel / Lean manufacturingExcellence opérationnelleOpérations industrielles
Publié il y a environ 12 heures
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REF / GM 01 CARTOGRAPHIE DES FLUX ET OPTIMISATION DES PROCESS DE CONDITIONNEMENT ET DE PRODUCTION PAR LA MÉTHODE LEAN MANUFACTURING PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Contexte et objectif Projet REF / GM 01 visant à définir et cartographier les tâches, leur affectation par agent et par poste, ainsi que leur chronologie pour les processus de conditionnement et de production. Objectif principal : maîtriser et optimiser les ressources humaines dans une logique d'amélioration continue selon les principes du Lean Manufacturing, réduire les gaspillages et garantir la qualité des produits finis. Missions et tâches attendues Cartographier les flux de production et de conditionnement (identification des tâches, postes, agents, chronologie des opérations). Identifier les gaspillages (muda) et proposer des actions d'optimisation basées sur les outils Lean (VSM, 5S, Kaizen, SMED, etc.). Calculer le besoin en main-d'œuvre directe (MOD) et proposer une réaffectation/optimisation des ressources humaines. Mettre en place des indicateurs de performance et des préconisations pour l'amélioration continue. Livrables attendus Cartographie détaillée des flux et des postes de travail (chronogrammes et affectations). Rapport d'analyse des gaspillages et plan d'actions Lean avec priorisation des chantiers. Calculs et justification du besoin en MOD et propositions d'optimisation des ressources. Compétences requises et profil recherché Étudiant en Génie industriel ou équivalent (Diplôme d'Ingénieur – Nabeul, spécialité Génie industriel recommandé). Connaissances en Lean Manufacturing, cartographie des flux, gestion des opérations industrielles et analyse des temps. Autonomie, esprit d'analyse, capacité à travailler sur le terrain et à proposer des améliorations concrètes. Modalités de candidature Stage individuel, réalisation d'un PFE appliqué sur site de production/conditionnement. Pour postuler, envoyer votre candidature (CV + lettre de motivation) à l'adresse suivante : stage@rose-blanche.com.

StageGénie industriel / Lean manufacturingGénie industriel / Lean manufacturingLean Manufacturing / Amélioration continue
Publié il y a environ 12 heures
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REF / GM 02 OPTIMISATION DES CIRCUITS DE TRANSPORT POUR OPTIMISER LES COÛTS DE TRANSPORT EN UTILISANT LES HEURISTIQUES D'OPTIMISATION PFE

ROSE BLANCHE Group

Hybride3 moisExpire dans 13 jours

Contexte et objectifs Objectif principal : réduire les coûts de transport en améliorant l’efficacité des itinéraires et des opérations logistiques. Cibles spécifiques : réduire les coûts de transport, optimiser les itinéraires logistiques et minimiser l’arbitrage manuel du responsable logistique. Missions principales Analyser l’état actuel des circuits de transport et identifier les gisements d’économie et d’amélioration. Concevoir et implémenter des heuristiques d’optimisation adaptées (ex. heuristiques de tournée, recherche locale, algorithmes méta‑heuristiques). Méthodologie et outils Modélisation mathématique des problèmes de routage et formulation des contraintes logistiques (capacités, fenêtres temporelles, coûts, etc.). Utilisation d’outils et langages courants pour l’optimisation (ex. Python, bibliothèques d’optimisation, outils de simulation) et mise en œuvre d’heuristiques/algorithmes. Livrables attendus Rapport technique décrivant l’analyse, la modélisation, les heuristiques testées, et les gains obtenus en termes de coûts et d’efficacité. Prototype ou script permettant de générer des itinéraires optimisés et un guide d’utilisation pour le responsable logistique. Profil et formation requise Diplôme requis : Étudiant en Diplôme d'Ingénieur (Génie Industriel – Ingénierie Logistique), possibilité de travail individuel. Compétences souhaitées : connaissance en optimisation/Recherche Opérationnelle, capacité d’analyse de données logistiques, programmation pour implémentation d’heuristiques. Candidature Pour postuler, envoyer votre dossier (CV + lettre de motivation + relevés si disponibles) à l’adresse suivante : stage@rose-blanche.com. Merci d’indiquer en objet de l’e-mail le projet : « Candidature Stage PFE REF / GM 02 ».

StageLogistique industrielleOptimisation / Recherche opérationnelleGénie industriel / Lean manufacturing
Publié il y a environ 12 heures
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SUJET 8 Développement d’une Plateforme Innovante de Télémédecine PFE

EITA INNOV

Hybride3-6 moisExpire dans 13 jours

Contexte et objectif Concevoir et optimiser une plateforme de télémédecine offrant des consultations à distance fiables. Améliorer l’expérience utilisateur et la qualité du service pour les patients et les médecins, avec une gestion sécurisée des données médicales. Technologies et périmètre technique Stack technique mentionnée : React, Spring Boot, Keycloak, Redis, Kafka, PostgreSQL, Flutter. Travaux attendus : développement frontend (React), backend (Spring Boot), authentification et gestion des accès (Keycloak), messaging/event streaming (Kafka), cache (Redis), base de données (PostgreSQL) et application mobile (Flutter). Tâches et responsabilités Concevoir des interfaces de consultation distantes, modules de communication (chat/vidéo) et flux de rendez-vous médicaux. Implémenter la sécurisation et la confidentialité des données patients, intégration Keycloak et bonnes pratiques de stockage chiffré. Livrables attendus Prototype fonctionnel de la plateforme (web + mobile) intégrant authentification, consultation distante et gestion des dossiers médicaux. Documentation technique, guide de déploiement et tests (unitaires/intégration) montrant la robustesse et la sécurité de la solution. Compétences et prérequis Maîtrise de React et/ou Flutter pour la partie UI et expérience mobile. Expérience en Java/Spring Boot pour la couche backend, connaissance de Kafka, Redis et PostgreSQL. Connaissances en sécurité applicative, gestion d’identités (Keycloak) et bonnes pratiques de protection des données de santé. Encadrement et environnement Projet réalisé au sein d’EITA INNOV, filiale de EITA Consulting, implantée à Tunis. Possibilité d’accompagnement par des ingénieurs seniors et accès à l’environnement technologique de l’entreprise. Modalités de candidature Pour postuler, envoyer votre candidature par email à : contact@eitainnov.tn. Indiquez en objet le sujet précis du PFE et joignez CV, lettre de motivation et éventuels liens vers des projets ou un portfolio.

StageDéveloppement web (MERN Stack)Backend (Node.js/MongoDB)Applications mobiles
Publié il y a environ 12 heures
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SUJET 6 WebApp : gestion intelligente des déchets avec notifications communautaires PFE

EITA INNOV

Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Présentation du projet Filiale stratégique de EITA Consulting basée à Tunis souhaitant développer une WebApp citoyenne de gestion intelligente des déchets. Objectif : permettre aux utilisateurs de signaler des zones à nettoyer (photos + géolocalisation), regrouper les signalements et les afficher sur une carte, et détecter automatiquement les zones critiques selon la fréquence des signalements. Missions principales Concevoir et développer l'interface utilisateur en Angular pour le signalement (upload photo, géolocalisation, formulaire) et l'affichage cartographique des signalements. Développer l'API et la logique serveur en Spring Boot : gestion des signalements, agrégation, stockage, et service de notifications communautaires. Implémenter un algorithme IA pour détecter les zones critiques à partir de la fréquence et de la répartition des signalements (ex : clustering, scoring temporel), et éventuellement appliquer des techniques de traitement d'images pour valider ou classifier les photos. Mettre en place un système de notifications (push, emails ou notifications in-app) pour alerter la communauté ou les bénévoles/intervenants locaux. Technologies & compétences requises Technologies indiquées : Angular (frontend), Spring Boot (backend), et composante IA/ML pour l'analyse des signalements. Compétences attendues : développement full‑stack, conception d'API REST, bases de données (SQL/NoSQL), intégration de services de cartographie et géolocalisation, mise en œuvre d'algorithmes de clustering/score et manipulation d'images. Outils recommandés : Git, Docker, frameworks ML (scikit-learn, TensorFlow/PyTorch selon approche), services de notifications (Firebase Cloud Messaging ou équivalent), et API cartographiques (Leaflet/Mapbox/Google Maps). Livrables et critères de réussite Application fonctionnelle : frontend Angular, backend Spring Boot, persistance des signalements et affichage cartographique interactif. Module IA démontrant la détection de zones critiques et rapport de performance (précision/recall ou métriques pertinentes). Documentation technique (installation, architecture, API), scripts de déploiement, et démonstration finale. Modalités de candidature Pour postuler, envoyer CV et lettre de motivation à l'adresse suivante : contact@eitainnov.tn. Indiquez en objet du courriel la référence du projet : "Candidature — SUJET 6 WebApp : gestion intelligente des déchets avec notifications communautaires PFE" et joignez, si possible, un lien vers des projets ou un dépôt GitHub.

StageDéveloppement web (MERN Stack)Backend (Spring Boot)IA / Machine Learning (Scikit-learn, Python)
Publié il y a environ 12 heures
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SUJET 7 Développement d’une plateforme de télésurveillance du diabète adaptée aux patients en Tunisie PFE

EITA INNOV

Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Contexte et objectif Développer une plateforme web et mobile permettant la télésurveillance du diabète pour les patients en Tunisie, avec un suivi longitudinal des glycémies et autres paramètres de santé. Offrir un suivi personnalisé, des alertes par SMS, des conseils diététiques et un tableau de bord dédié aux médecins pour le suivi clinique. Missions principales Concevoir et développer l'application front-end (Angular) et l'application mobile (Flutter) pour l'accès patient et médecin. Implémenter le backend (Spring Boot) exposant des API REST, gestion des événements (Kafka), cache (Redis) et stockage persistant (PostgreSQL). Intégrer un système d'authentification et de gestion des comptes (Keycloak), mise en place des alertes SMS et des règles de notifications personnalisées. Technologies et architecture attendues Technologies citées : Angular, Spring Boot, Keycloak, Redis, Kafka, PostgreSQL, Flutter. Attentes techniques : conception d'API sécurisées, gestion des flux temps réel via Kafka, mise en cache avec Redis, stockage relationnel PostgreSQL, authentification centralisée avec Keycloak. Livrables Application web (interface patient/clinicien) et application mobile fonctionnelles. Backend opérationnel exposant API, système d'alertes SMS et tableau de bord pour médecins. Documentation technique (architecture, API, déploiement) et guide utilisateur. Profil recherché Compétences techniques : développement Angular et Flutter, Java/Spring Boot, SQL (PostgreSQL), notions de Kafka et Redis, connaissance des systèmes d'authentification (Keycloak) souhaitée. Compétences transverses : autonomie, esprit d'équipe, bonnes pratiques de sécurité et gestion de la donnée médicale. Modalités de candidature Pour postuler, envoyer votre CV et lettre de motivation par email à contact@eitainnov.tn. Objet recommandé pour l'email : "Candidature SUJET 7 - Développement d’une plateforme de télésurveillance du diabète PFE".

StageDéveloppement web (MERN Stack)Développement Mobile FlutterSanté numérique
Publié il y a environ 12 heures
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5 Modèle IA pour la détection précoce des maladies cardiovasculaires à partir d’images ECG et de signaux audio cardiaques PFE

EITA INNOV

Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Contexte et objectif Développer un modèle d'intelligence artificielle capable d'analyser des images ECG et des enregistrements audio cardiaques pour détecter précocement des anomalies cardiovasculaires. Objectif clinique : permettre une intervention médicale rapide avant l'apparition des symptômes et prévenir les complications graves. Principales missions Collecte et prétraitement des données ECG (images) et des signaux audio cardiaques en utilisant des bibliothèques spécialisées (WFDB, Neurokit2). Conception, entraînement et validation de modèles Deep Learning (PyTorch) pour la détection et la classification des anomalies cardiovasculaires. Évaluation des performances (métriques clinico-techniques : sensibilité, spécificité, AUC) et optimisation du pipeline. Livrables attendus Code reproductible en Python incluant le pipeline de prétraitement, le modèle entraîné et les scripts d'évaluation. Rapport technique détaillé décrivant les architectures testées, les jeux de données, les métriques et les recommandations cliniques possibles. Technologies et outils Langage et frameworks : Python, PyTorch. Bibliothèques et formats : WFDB pour les signaux ECG, Neurokit2 pour l'analyse du signal, outils de traitement audio. Environnements : notebooks pour exploration, scripts pour entraînement et évaluation, possibilité d'utiliser GPU pour l'entraînement. Compétences requises Bonnes connaissances en apprentissage automatique / Deep Learning et en traitement du signal. Expérience pratique avec Python et bibliothèques mentionnées (WFDB, Neurokit2, PyTorch) ou volonté d'apprendre rapidement. Modalités de candidature Pour postuler, envoyer un CV et une lettre de motivation en indiquant clairement "SUJET 5" et le titre du PFE. Contact pour candidatures : contact@eitainnov.tn.

StageIntelligence ArtificielleTraitement du signal audioSanté numérique
Publié il y a environ 12 heures
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SUJET 4 Conception, développement et intégration de systèmes agentiques autonomes au sein d’un ERP modulaire PFE

EITA INNOV

Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Contexte et objectifs Concevoir, développer et intégrer des systèmes agentiques autonomes au sein d’un ERP modulaire. Développer des services agentiques pour des modules ERP (ex. CRM) permettant la création automatique d’actions, sociétés et processus via des prompts intelligents avec exécution sécurisée. Responsabilités et tâches Concevoir l’architecture des agents et leur intégration dans l’ERP modulaire (communication, sécurité, persistance). Implémenter des services agentiques pour au moins un module ERP (ex. CRM) : génération de tâches, création d’entités et orchestration de processus. Développer et intégrer mécanismes de prompts intelligents et pipelines NLP/LLM pour la compréhension et génération de commandes. Assurer la couche d’exécution sécurisée des actions déclenchées par les agents (contrôles d’accès, journalisation). Compétences et technologies requises Langages et frameworks : Java, Spring Boot, Spring IA, JavaScript. IA et traitement du langage : IA Générative, NLP, LLMs, conception d’agents IA et MCPs. Conteneurisation et déploiement : Docker. Bases de données et versioning : SQL (PostgreSQL), GIT. Livrables et attentes Prototype fonctionnel d’un ou plusieurs agents intégrés dans un module ERP (démonstration sur CRM recommandée). Documentation technique : architecture, API, flux d’intégration, guide d’installation et tests. Suite de tests (unitaires/intégration) et exemples de prompts/flux pour la génération automatique d’actions et processus. Modalités de candidature Envoyer une candidature en précisant le sujet (SUJET 4) et un CV détaillé. Contact de candidature : contact@eitainnov.tn

StageDéveloppement logiciel (C++, Python)Intelligence ArtificielleBases de données par service
Publié il y a environ 12 heures
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SUJET 2 Optimisation des systèmes agentiques alimentés par les LLMs PFE

EITA INNOV

Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Contexte et objectif Entreprise : EITA INNOV, filiale stratégique de EITA Consulting, implantée à Tunis. Le sujet s'inscrit dans les travaux d'innovation en Generative IA et systèmes agentiques. Objectif : optimiser les systèmes agentiques alimentés par des grands modèles de langage (LLMs) en termes de performances (temps, coût, robustesse) et de précision (exactitude, fiabilité). Missions principales Mener une recherche approfondie et une revue d'état de l'art sur les architectures agentiques et l'intégration des LLMs. Réaliser des benchmarks systématiques et conduire des expériences comparatives pour évaluer latence, coût, robustesse et précision. Proposer et implémenter des innovations ciblées (optimisations d'architecture, pipelines, stratégies de requêtage, cache, quantization, etc.). Approche expérimentale et analyse Concevoir des protocoles expérimentaux reproductibles et métriques pertinentes pour mesurer temps, coût, robustesse et exactitude. Effectuer des analyses détaillées des résultats, identifier points faibles et leviers d'amélioration, et itérer sur les solutions proposées. Technologies et compétences requises Compétences techniques : Python, LLMs, frameworks Hugging Face, LangChain, Langgraph, expérience avec Docker. Connaissances en Generative IA, NLP, agents (MCPs, Agents, CrewIA), et idéalement exposure à Spring IA ou systèmes distribués. Livrables attendus Rapport de recherche détaillé avec revue bibliographique, méthodologie, résultats et recommandations. Benchmarks, notebooks/code reproductible et conteneurisation (Docker) des expérimentations. Prototype ou preuve de concept démontrant les optimisations proposées et mesure d'impact. Encadrement et environnement Travail au sein d'une équipe R&D d'EITA INNOV à Tunis, avec suivi et réunions régulières. Opportunité d'appliquer des techniques avancées sur des cas réels et d'interagir avec des ingénieurs et chercheurs. Candidature et contact Pour postuler, envoyer un CV et une lettre de motivation en précisant le sujet : SUJET 2 - Optimisation des systèmes agentiques alimentés par les LLMs. Contact pour candidature : contact@eitainnov.tn.

StageGenerative IANLP / Text analyticsLLMs & Agents
Publié il y a environ 12 heures
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3 Système de monitoring agentique d’erreurs en temps réel PFE

EITA INNOV

Hybride3 moisExpire dans 13 jours

Contexte et objectif Construire un système de monitoring d’erreurs en temps réel capable de transformer des logs bruts en alertes intelligentes et diagnostics automatisés. L’objectif est d’intégrer ELK et Kafka avec des composants d’IA agentique (LLMs / agents) pour proposer des résolutions proactives et des diagnostics exploitables. Technologies et périmètre technique Technologies citées : Java, Spring Boot, Spring IA, Generative IA, NLP, ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Kafka, Qdrant, Linux, Docker, LLMs, MCPs, AI Agents. Tâches techniques attendues : design des pipelines de logs (Logstash/Beats → Kafka → ELK), intégration d’un moteur de vectorisation (Qdrant) pour recherche sémantique, orchestration de composants conteneurisés (Docker) et déploiement sur environnements Linux. Responsabilités et fonctionnalités à réaliser Développer des connecteurs et consommateurs Kafka pour ingérer et prétraiter les logs en temps réel. Concevoir des modules d’analyse NLP/générative pour classifier les erreurs, générer diagnostics et formuler suggestions de remédiation via des agents IA. Implémenter des règles d’alerte intelligentes et dashboards Kibana pour visualisation et monitoring opérationnel. Livrables attendus Prototype fonctionnel démontrant ingestion en temps réel, détection d’anomalies, et génération de diagnostics automatisés. Documentation technique (architecture, API, déploiement Docker, guide d’utilisation) et jeux de tests/mesures de performance. Compétences souhaitées Maîtrise de Java et Spring Boot, bonnes connaissances en NLP/IA générative et compréhension des LLMs/agents. Expérience avec ELK, Kafka, bases vectorielles (Qdrant), Docker et administration Linux. Capacité à concevoir pipelines temps réel, monitoring et tests de robustesse. Modalités de candidature Pour postuler, envoyer votre candidature à l’adresse suivante : contact@eitainnov.tn. Objet recommandé pour l’email : "Candidature SUJET 3 - Système de monitoring agentique d’erreurs en temps réel - PFE".

StageMachine Learning (Scikit-learn/Python)Web/Backend DevelopmentDevOps / Microservices
Publié il y a environ 12 heures