Stages & Alternances

project 13 : Test Automation Framework PFE

VisShop AI •

Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Aperçu du projet Test Automation focuses on building an automated testing framework to validate software functionality, performance, and stability. The objective is to reduce manual testing, improve coverage, and ensure consistent software quality across releases. Responsabilités principales Concevoir des scénarios de test pertinents couvrant fonctionnalités, performance et stabilité. Implémenter des scripts automatisés et intégrer les tests dans les pipelines CI/CD. Générer des rapports détaillés (ex : Allure, Jest Reports) et analyser les résultats pour remonter les anomalies. Compétences requises & Technologies utilisées Basics of software testing; maîtrise d’outils d’automatisation (Selenium, Cypress, Playwright ou similaire). Connaissances en Python ou JavaScript, notions de CI/CD (Jenkins, GitHub Actions, etc.) et Git/version control. Technologies mentionnées : Selenium / Cypress / Playwright, Python ou JavaScript, GitHub/GitLab, CI/CD tools, Reporting tools (Allure, Jest Reports). Détails pratiques & Candidature Durée : 4 to 6 months. Niveau : Bac+5. Nombre d’internes recherchés : 1 ou 2. Pour postuler : site d’application - https://lnkd.in/duKj9p6S Contact candidature par email : jobs@visshopai.com (envoyer l’objet indiqué dans la candidature).

project 14 : UI/UX Design and Branding System PFE

VisShop AI •

Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Project Overview Design a complete UI/UX experience and a unified branding system for a digital platform. Define the visual identity, build a scalable design system, and create high-fidelity interfaces for both the main platform and the dashboard. Ensure visual consistency across components and improve overall usability to be directly used by development teams. Responsibilities / Deliverables Create wireframes, interactive prototypes, and user journeys for primary user flows and dashboard functionality. Build a reusable design system (components, tokens, guidelines) that supports scalability and cross-platform implementation. Produce high-fidelity mockups and polished screens ready for handoff to developers, including responsive variants and assets. Required Skills & Expected Profile Solid fundamentals in UI/UX design, wireframing, prototyping, and an understanding of design systems. Knowledge of branding and visual identity concepts and a basic understanding of user research methods. Target level: Bac+5 or Bac+3. Number of interns: 1. Tools & Technologies Primary tool: Figma for design and prototyping. Additional tools: Adobe Illustrator / Photoshop; Whimsical or Miro for flows and structures; Placeit or similar tools for mockups. How to Apply To apply for this specific project, send your application to jobs@visshopai.com with a subject referencing this project (see suggested subject below). You can also apply via the online link: https://lnkd.in/duKj9p6S

project 11 : Real-Time Computer Vision for Consumer Behavior Analysis PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Overview This project develops a real-time computer vision system that analyzes consumer behavior inside retail stores. The system uses video streams to detect customer movements and product interactions, then sends the extracted metrics to an integrated dashboard to support store optimization and decision-making. Responsibilities Implement real-time detection and tracking pipelines using YOLO and OpenCV in Python to identify customer movements and product interactions. Build the data pipeline to push metrics to a backend, persist data in MongoDB, and expose endpoints for a React-based dashboard. Required Skills & Technologies Required skills: Python, computer vision basics, YOLO, React basics, MongoDB (Level: Bac+5 expected). Technologies used: Python, OpenCV, YOLO, React, MongoDB. Deliverables & Expectations Deliver a working prototype capable of processing video streams in real time, producing reliable interaction/movement metrics. Provide documented code, demo datasets or sample videos, and an integrated dashboard view showcasing key metrics for store optimization. Logistics & How to Apply Duration: 4 to 6 months. Number of interns: 2 or 3. Apply online: https://lnkd.in/duKj9p6S Or send your application by email to jobs@visshopai.com.

project 12 : Synthetic Data-Driven Computer Vision System for Retail Product Recognition PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Project overview Développement d'un système de vision par ordinateur pour la reconnaissance de produits en rayon en s'appuyant sur des données synthétiques et la modélisation digital twin. Objectifs : réduire les coûts de collecte de données, améliorer la précision des modèles et construire une solution scalable pour des applications retail réelles. Missions principales Créer des modèles 3D des produits et configurer des scènes de rayons (lighting, matériaux, poses) pour la génération de données synthétiques. Construire des pipelines de génération de datasets synthétiques (annotations automatiques : bounding boxes, segmentation, keypoints) et intégrer ces datasets au processus d'entraînement. Développer, entraîner et optimiser un algorithme de reconnaissance visuelle (classification/localisation/détection) et effectuer des tests en environnement magasin réel ou simulé. Compétences requises & technologies Compétences : Python, bases en vision par ordinateur et deep learning, notions de modélisation 3D ou rendu; expérience en génération de données synthétiques un plus. Technologies : Python, OpenCV, PyTorch ou TensorFlow, outils 3D (Blender ou équivalent), pipelines de génération de données synthétiques et environnement de test retail (réel ou simulé). Livrables & évaluation Livrables attendus : jeux de données synthétiques annotés, modèles entraînés, scripts de génération et notebook d'évaluation des performances en conditions réelles. Évaluation basée sur la qualité du dataset synthétique, métriques de performance (mAP, précision/ rappel), robustesse en tests sur images réelles et documentation technique. Informations complémentaires & candidature Niveau attendu : Bac+5, durée : 4 à 6 mois, nombre d'alternants recherchés : 1. Pour postuler : via le lien https://lnkd.in/duKj9p6S ou par email : jobs@visshopai.com.

project 10 Business Intelligence Decision Support System for VisShop AI PFE

VisShop AI •

Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Contexte et objectif Construire une couche de Business Intelligence (BI) intégrée directement dans la plateforme VisShop AI, légère et unifiée. Exploiter les données générées par l'activité en magasin (flux clients, interactions produit, temps de présence, tendances de vente, métriques opérationnelles) pour aider la prise de décision des managers. Niveau attendu : Bac+5. Nombre de stagiaires : 1. Missions principales Collecter et traiter les données issues de la plateforme et des sources backend (logs d'interaction, événements produit, données de vente, métriques opérationnelles). Mettre en place des workflows ETL : extraction, nettoyage, transformation et stockage dans une base adaptée (MongoDB ou PostgreSQL). Concevoir et produire des dashboards intégrés dans l'interface VisShop AI (React) pour visualiser KPIs, tendances et indicateurs de performance. Compétences requises et technologies Compétences : SQL et requêtage base de données, notions d'ETL, modélisation des données et conception de KPIs. Python est optionnel pour automatisation. Frontend : bases en React pour intégrer les dashboards dans VisShop AI. Technologies : VisShop AI internal dashboard (React), MongoDB ou PostgreSQL, scripts Python pour ETL, intégration via API. Livrables attendus Pipelines ETL documentés et reproductibles qui extraient, nettoient et transforment les données magasin. Jeux de dashboards intégrés dans VisShop AI présentant KPIs clés (trafic, dwell time, interactions produit, ventes) et moyens d'explorer les tendances. Documentation technique, guide d'intégration, et démonstration finale auprès de l'équipe produit. Contact pour candidature Pour postuler : jobs@visshopai.com Lien de candidature en ligne : https://lnkd.in/duKj9p6S

project 9 : DevOps Cloud Infrastructure with Terraform and Kubernetes PFE

VisShop AI •

Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Project Overview Design and deploy a scalable cloud infrastructure using Terraform for resource provisioning. Build Kubernetes (K8s) clusters and automate orchestration for containerized applications to create a production-ready, self-healing environment suitable for VisShop AI services. Main Tasks / Responsibilities Develop Infrastructure as Code (IaC) with Terraform to provision cloud resources (AWS/GCP/Azure depending on availability). Deploy and configure Kubernetes clusters, create manifests (Pods, Deployments, Services) and ensure scalability and reliability. Configure CI/CD pipelines (GitHub Actions or GitLab CI) to automate build, test and deployment workflows. Containerize applications with Docker and optionally manage releases with Helm charts. Implement automation scripts using Python or Bash for operational tasks and cluster maintenance. Required Skills & Technologies Basic Cloud Computing knowledge (AWS, GCP, or Azure). Terraform (Infrastructure as Code) and Kubernetes concepts (Pods, Deployments, Services). Docker for containerization; Helm is optional but beneficial. Scripting in Python or Bash for automation and CI/CD fundamentals (GitHub Actions or GitLab CI). Deliverables & Objectives A reproducible IaC repository (Terraform) to provision the cloud infrastructure. A deployed Kubernetes environment with automated deployment pipelines and documented runbooks for scaling and recovery. Automated CI/CD pipelines that handle build, test and deployment of containerized services. Duration, Level & Logistics Duration: 4 to 6 months (Level: Bac+5). Number of interns: 1. Expected outcome: production-ready, self-healing, and scalable environment for running VisShop AI services or similar cloud-based platforms. How to apply Send your application referencing this project to the recruitment email: jobs@visshopai.com. You can also apply via the online link: https://lnkd.in/duKj9p6S.

project 8 : Basket Analysis and Forecasting PFE

VisShop AI •

Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Project Overview Analyse customer purchase patterns à l'aide de market basket analysis pour identifier des associations de produits et des opportunités de cross-selling. Développer des modèles de forecasting (séries temporelles et apprentissage machine) pour prédire les tendances de demande et aider la planification des stocks et des promotions. Objectif opérationnel : apporter un support décisionnel data-driven pour l'optimisation des inventaires, des promotions et du placement produit. Responsabilités principales Extraire, nettoyer et prétraiter des jeux de données transactionnels depuis des bases SQL ou MongoDB. Implémenter des algorithmes d'association (Apriori, FP-Growth) pour découvrir les itemsets fréquents et règles d'association. Construire et évaluer des modèles de séries temporelles (ARIMA, Prophet) et des modèles ML (LSTM ou modèles classiques) pour le forecasting de la demande. Produire des visualisations et des rapports (Matplotlib, Seaborn, Power BI optionnel) pour communiquer les résultats aux équipes métiers. Compétences et technologies requises Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn) pour le traitement des données et le prototypage des modèles. Connaissances de base en analyse de données et statistiques, et notions de machine learning ou forecasting temporel. Familiarité avec le prétraitement des données et notions de base en bases de données (SQL ou MongoDB). Méthodes/techniques proposées : Apriori, FP-Growth, ARIMA, Prophet, LSTM. Livrables attendus Notebook(s) ou scripts reproduisant le pipeline de prétraitement, l'analyse des paniers et l'entraînement des modèles de forecasting. Rapport détaillé présentant les règles d'association pertinentes, métriques d'évaluation des modèles de prévision et recommandations pour l'inventaire/promotions. Tableaux de bord ou visualisations synthétiques facilitant la prise de décision par les équipes business. Conditions et candidature Durée : 4-6 months Niveau : Bac+5 Nombre d'étudiants recherchés : 1 Pour postuler, envoyer un CV et une lettre de motivation à jobs@visshopai.com ou via le lien de candidature fourni.

project 6 Big Data-Driven Computer Vision System PFE

VisShop AI •

Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Aperçu du projet Construire un système de vision par ordinateur soutenu par des pipelines Big Data pour traiter et analyser des jeux de données visuels à grande échelle. Intégration de modèles d'image/vidéo avec une architecture de données évolutive pour ingestion, stockage et analytique en temps réel. Objectifs : détection, classification et extraction de motifs à partir de datasets visuels massifs. Tâches et responsabilités Concevoir et implémenter les étapes d'ingestion et de prétraitement des données (streams et batch) à l'aide d'outils Big Data (Apache Spark / Hadoop) et Kafka pour le streaming optionnel. Développer et intégrer des modèles de computer vision (OpenCV, PyTorch/TensorFlow) pour détection et classification d'images/vidéos au sein de la pipeline. Mettre en place le stockage et l'architecture data (MongoDB / HDFS / Data Lake) et assurer la scalabilité et la performance des traitements. Implémenter des composants backend Python pour orchestrer les pipelines, surveiller les performances et fournir des APIs/exports de résultats. Compétences requises et technologies Langages & bibliothèques : Python, OpenCV, PyTorch ou TensorFlow. Big Data & streaming : Apache Spark ou Hadoop, Kafka (optionnel) pour ingestion et traitement à grande échelle. Stockage & bases : MongoDB, HDFS ou solutions Data Lake; connaissances des concepts de bases de données et pipelines de données. Connaissances souhaitées : fondamentaux Big Data, expérience en traitement de données à grande échelle, et notions de déploiement/monitoring. Détails pratiques Durée : 4 à 6 months (niveau Bac+5). Nombre d'étudiants recherchés : 1. Technologies mentionnées : OpenCV, PyTorch/TensorFlow, Apache Spark/Hadoop, Kafka (optionnel), MongoDB/HDFS/Data Lake, backend Python. Modalités de candidature Pour postuler, envoyez votre CV et lettre de motivation en précisant le projet dans l'objet du mail. Candidature en ligne : https://lnkd.in/duKj9p6S Contact mail : jobs@visshopai.com

project 7 : Generative AI Fine-Tuned System for Behavior Analytics and Smart Recommendations PFE

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Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Présentation du projet Développer un système génératif basé sur un LLM fine-tuned capable d'analyser des comportements clients en magasin et de produire des recommandations actionnables. Traiter des données structurées et non structurées (interactions clients, indicateurs d'intérêt produit, trajectoires/mouvements) pour transformer ces signaux en insights exploitables en temps réel. Responsabilités principales Implémenter les pipelines de traitement de données en Python pour préparer et agréger signaux comportementaux (logs d'interaction, capteurs de mouvement, données produit). Effectuer le fine-tuning d'un modèle open-source (ex. LLaMA / Mistral) en utilisant des méthodes comme LoRA / QLoRA / PEFT et intégrer le modèle dans une API backend. Technologies et compétences requises Compétences requises : Python (data processing, intégration de modèles), connaissances en Generative AI et LLMs, expérience avec méthodes de fine-tuning (LoRA, QLoRA, PEFT). Stack technique attendue : HuggingFace Transformers, LLaMA / Mistral ou équivalent open-source, LoRA/QLoRA, React pour l'interface full-stack, Node.js/Fast (backend), MongoDB ou PostgreSQL. Livrables attendus Une API opérationnelle exposant le modèle fine-tuned et des endpoints pour requêtes recommandations et visualisation des comportements. Une interface full-stack simple (React + backend) permettant la visualisation en temps réel des comportements et la génération de recommandations (placement produit, cross-selling, décisions opérationnelles). Contraintes & attentes pédagogiques Durée : 4 à 6 mois (niveau Bac+5) — 1 stagiaire. Approche modulaire et reproductible : code bien documenté, notebooks pour les expériences de fine-tuning, scripts de déploiement et README clair. Comment postuler Envoyer votre candidature par email à jobs@visshopai.com en précisant le projet. Vous pouvez également postuler via le lien : https://lnkd.in/duKj9p6S

project 4 Cybersecurity System Security PFE

VisShop AI •

Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Project Objective Design a comprehensive security framework for VisShop AI covering the web platform, data pipelines, and backend services. Analyze vulnerabilities, define a secure architecture, implement data protection measures, and set up continuous monitoring to prevent unauthorized access and strengthen overall system security. Main Responsibilities Perform threat modeling and vulnerability assessments for web applications, APIs, data pipelines and backend components. Propose and implement secure architecture patterns (network segmentation, least privilege, secure service-to-service communication). Implement authentication and authorization solutions using JWT or OAuth2 and apply OWASP best practices for web security. Configure and harden database access and security features for MongoDB or SQL and secure Nginx configurations for reverse proxying and TLS termination. Required Skills & Technologies Basic programming skills in Python or JavaScript (Node.js) and familiarity with backend stacks mentioned. Cybersecurity fundamentals, network/web security concepts, and authentication/encryption basics. Familiarity with MongoDB or SQL security features (optional but recommended). Experience or willingness to use OWASP guidelines, JWT/OAuth2, Nginx, and basic penetration testing tools. Deliverables & Expectations A documented secure architecture for VisShop AI including diagrams and recommended controls for web, data pipelines and backend services. Implemented security measures (authentication, encryption at rest/in transit, secure DB access, hardened Nginx) and a plan for continuous monitoring (logging, alerts, periodic scans). A report of findings from penetration testing and a prioritized remediation plan. Practical Details & Application Level: Bac+5 Number of interns: 1 Duration: 4 to 6 months To apply, use the online application form: https://lnkd.in/duKj9p6S or send your application by email to jobs@visshopai.com.

projet 1 : Real-Time Computer Vision System for Smart Parking Management PFE

VisShop AI •

Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Project Overview Develop an intelligent parking management system that performs real-time vehicle detection, identifies available parking spaces, and tracks entry/exit movements. System includes a React-based web interface for live visualization and MongoDB for structured data storage; target is an accurate, efficient solution testable in real-world scenarios. Technical Objectives & Tasks Implement modern object detection algorithms (YOLO) with Python and OpenCV to detect vehicles and free parking slots in video streams. Design and integrate tracking for entry/exit movements, ensure real-time processing requirements, and connect detection outputs to a MongoDB backend for storage of events and metadata. Required Skills & Technologies Strong Python skills, experience in computer vision and deep learning, familiarity with YOLO architectures and object detection pipelines. Experience with PyTorch or TensorFlow, OpenCV for image/video processing, React for front-end live visualization, and MongoDB for data persistence. Deliverables & Evaluation Working prototype capable of processing live or recorded video with accurate vehicle detection, parking space availability status, and entry/exit logs. A React dashboard showing live results, a MongoDB schema for stored events, code repository, documentation, and demonstration in a real-world or simulated environment. How to Apply Send your application to jobs@visshopai.com with the subject "Candidature — projet 1 : Real-Time Computer Vision System for Smart Parking Management PFE". You can also apply online via: https://lnkd.in/duKj9p6S Additional Details Duration: 6 months (full PFE), Level: Bac +5, Number of interns: 1. Preferred candidates have prior projects or experience with YOLO-based detection, real-time inference optimization, and full-stack integration (backend DB + React frontend).

project 5 Full Stack Platform with AI Chatbot PFE

VisShop AI •

Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Project overview Build a full stack platform with an integrated AI chatbot to improve user interaction and automate key processes. The system must include a responsive frontend, a backend for business logic and data handling, and a secure database layer. Responsibilities & expected deliverables Implement a responsive frontend (React, HTML, CSS, JavaScript) that interfaces cleanly with the backend and chatbot. Develop backend services (Node.js or Python) to handle business logic, API endpoints, authentication and data persistence. Design and implement the database schema and integration (MongoDB, MySQL, or PostgreSQL) with attention to security and performance. Integrate an AI/chatbot framework (Dialogflow, Rasa, or GPT API) to provide real-time assistance and navigation help for users. Write automated tests (unit/integration/UI) using tools such as Jest and Selenium to ensure stability and performance. Required skills & technologies Frontend basics: React, HTML, CSS, JavaScript. Backend development: Python (e.g. Flask/FastAPI) or Node.js (Express) for API and service logic. Database management: experience with MongoDB, MySQL or PostgreSQL and data modeling. AI/chatbot concepts: familiarity with Dialogflow, Rasa or working with GPT APIs for intent handling and conversation flow. Testing: experience or willingness to write automated tests (Jest, Selenium, etc.). Project logistics Duration: 4 to 6 months. Level: Bac+5. Number of interns: 2–3. Focus on stability, performance and secure storage; include CI/CD practices where applicable. How to apply To apply for this specific project, send your application referencing "project 5 Full Stack Platform with AI Chatbot PFE" in the email subject. Contact / apply via: jobs@visshopai.com and/or the application form: https://lnkd.in/duKj9p6S

projet 2 : Real-Time Computer Vision System for Detecting Spoiled Fruits and Vegetables PFE

VisShop AI •

Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Project Overview Développer un système intelligent en temps réel pour détecter les fruits et légumes abîmés ou pourris à l'aide de la vision par ordinateur. Le système combinera traitement d'image avancé et modèles de deep learning pour classer les produits en « frais » ou « abîmé » avec une forte précision. Objectifs et périmètre Traitement en temps réel des flux d'images pour détection instantanée sur lignes de production, entrepôts ou points de vente. Interface web (React) affichant les résultats et insights en temps réel, historique et logs stockés dans MongoDB. Responsabilités et tâches Collecte et prétraitement d'images de fruits et légumes (annotation, augmentation, nettoyage des données). Conception, entraînement et optimisation de modèles (YOLO / PyTorch ou TensorFlow) pour détection et classification des défauts. Intégration du modèle dans un pipeline temps réel (OpenCV, optimisation d'inférence) et mise en place de la communication avec la dashboard React. Conception du schéma de stockage MongoDB pour états produits et logs, implémentation des API nécessaires. Technologies et compétences requises Langages et frameworks : Python, OpenCV, PyTorch ou TensorFlow, YOLO, React pour le front-end. Base de données : MongoDB pour stocker statuts produits et journaux système. Compétences attendues : computer vision et deep learning, expérience avec YOLO et déploiement de modèles, développement front-end React. Livrables & critères d'évaluation Prototype fonctionnel capable de traiter un flux vidéo en temps réel et de classer les produits avec métriques d'évaluation (précision, rappel, FPS). Dashboard React opérationnel affichant détections en direct, historiques et états stockés dans MongoDB. Documentation technique détaillée (architecture, instructions de déploiement, évaluation expérimentale) et code source bien structuré. Modalités de candidature Pour postuler, envoyer un CV et une lettre de motivation en précisant le projet dans l'objet du mail. Candidatures par email : jobs@visshopai.com Candidature en ligne : https://lnkd.in/duKj9p6S

project 3 : Real-Time Computer Vision System for Obstacle Detection in Retail Store Pathways PFE

VisShop AI •

Hybride4-6 moisExpire dans 14 jours

Project overview Développement d'un système de vision par ordinateur en temps réel pour détecter les obstacles dans les allées des magasins de détail. Objectif : améliorer la sécurité des clients et optimiser les opérations du magasin en identifiant les objets bloquant les allées ou créant des risques. Fonctionnalités et architecture Analyse continue de flux vidéo avec modèles de détection d'objets (YOLO) pour repérer obstacles et déclencher des alertes en temps réel. Dashboard React pour visualisation en direct et analytics, et MongoDB pour stocker les événements de détection et les données système. Tâches et responsabilités Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de détection d'objets (YOLO) en utilisant PyTorch ou TensorFlow pour fonctionner en temps réel sur flux vidéo. Intégrer la pipeline vidéo avec OpenCV, gérer la détection en temps réel, et implémenter la logique d'alerte et de journalisation dans MongoDB. Compétences requises et technologies Maîtrise Python, computer vision et deep learning, expérience spécifique avec YOLO. Connaissance pratique de PyTorch ou TensorFlow, OpenCV, React pour le front-end et MongoDB pour le stockage des données. Livrables attendus Prototype opérationnel capable d'analyser un flux vidéo en temps réel et de générer des alertes sur obstacles détectés. Dashboard React fonctionnel avec visualisation des détections, historiques et métriques ; base de données MongoDB contenant les événements. Informations pratiques & candidature Durée du stage : 4-6 months ; Niveau requis : Bac +5 ; Nombre de stagiaires : 1. Pour postuler, contacter : jobs@visshopai.com.

Sujet N°1 Création d’un Référentiel & Process Cards du Parc Customisation - Site Bouargoub PFE

Tesca Group •

Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Objectif Cartographier et classifier les technologies de customisation présentes sur le parc du site Bouargoub. Créer un processus digitalisé et standardisé pour les demandes de devis et l'industrialisation. Analyser les écarts entre les sites afin d'identifier des opportunités d'harmonisation et d'amélioration. Missions principales Compréhension et analyse du fonctionnement de la cellule Chiffrage. Recensement des technologies de customisation utilisées sur les différents ateliers/sites. Définition des critères et du contenu d'un "Process Card" standardisé. Collecte et structuration des données par site pour alimenter le référentiel et les Process Cards. Mise en forme du Process Card final et intégration dans un outil digital (PowerBI ou Excel dynamique). Compétences & Outils requis Maîtrise de PowerQuery et PowerBI (ou Excel avancé) pour la structuration et la visualisation des données. Bonne capacité d'analyse et de structuration de données. Connaissance ou appétence pour les environnements industriels (process, équipements, chiffrage). Capacité à interagir et coordonner avec plusieurs services (production, chiffrage, industrialisation). Profil souhaité : ingénieur Industriel / Textile / Mécatronique. Livrables attendus Référentiel complet des technologies de customisation utilisées sur le parc. Process Cards standardisés et digitalisés pour les demandes de devis et l'industrialisation. Tableau de bord PowerBI ou fichier Excel dynamique intégrant indicateurs clés et suivi des écarts. Rapport d'analyse des écarts inter-sites et recommandations d'harmonisation. Modalités de candidature Pour postuler, utiliser le lien suivant : https://lnkd.in/dGVBuCRV. Indiquer en objet du mail (si envoi par email) : "Candidature PFE - Sujet N°1 : Création d’un Référentiel & Process Cards - Site Bouargoub". Fournir CV, lettre de motivation et éventuellement exemples de travaux PowerBI/Excel pertinents.

Sujet N°1 : L’analyse des écarts entre le budget réalisé et le budget flexé - Site Ain Kmicha, Nabeul PFE

Tesca Group •

Présentiel3 moisExpire dans 13 jours

Objectif Analyser les écarts financiers entre les prévisions budgétaires, les dépenses réelles et les budgets révisés. Évaluer l'impact de ces écarts sur la santé financière et la pérennité de l'organisation pour le site Ain Kmicha, Nabeul. Profil et spécialités requises Formation : Bac +5 en Ingénierie financière, Comptabilité, Contrôle de gestion ou Analyse Financière. Connaissances : Compréhension des normes comptables et de la gestion budgétaire; maîtrise d'outils tels que Excel, SAP ou tout autre logiciel de gestion budgétaire. Compétences clés et tâches principales Analyse du budget réalisé : étude des dépenses et des recettes effectivement enregistrées sur une période donnée. Analyse du budget flexé : comparaison du budget ajusté en fonction des évolutions du marché ou des prévisions de ventes avec le budget réalisé. Identification et catégorisation des causes d'écarts (structurels, ponctuels, liés aux volumes, prix, etc.). Évaluation quantitative et qualitative de l'impact des écarts sur la trésorerie, les marges et la pérennité financière. Livrables et méthodologie Produire un rapport d'analyse détaillé présentant les écarts, leurs causes et des recommandations correctives. Présenter des tableaux de bord (Excel/SAP) et des visualisations synthétiques permettant le suivi des écarts dans le temps. Proposer des pistes d'amélioration pour le pilotage budgétaire et la révision des hypothèses. Postuler Pour postuler : https://lnkd.in/dGVBuCRV Indiquez clairement votre formation, vos compétences en outils (Excel/SAP) et des exemples d'analyses budgétaires réalisées.

Sujet N°1 : Conception et développement d’une application web de gestion des non‑conformités avec analyse Pareto et suivi automatisé des plans d’actions - Site Ain Kmicha, Nabeul PFE

Tesca Group •

Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Objectif Créer une application (web ou desktop) pour gérer les non-conformités et incidents. L'application doit inclure la saisie, l'analyse, le suivi des actions correctives et l'automatisation des rappels. Détails / Fonctionnalités attendues Interface de saisie des non-conformités : concevoir une interface intuitive permettant la saisie rapide et efficace des non-conformités et incidents. Module d'analyse des non-conformités : implémenter des fonctionnalités pour générer des rapports d'analyse (Pareto, PPM) afin d'évaluer les tendances et prioriser les actions correctives. Suivi des plans d'action : développer un module pour créer et suivre les plans d'action associés aux non-conformités, incluant le statut, les échéances et les responsabilités. Automatisation : prévoir l'automatisation des rappels et notifications pour les échéances et le suivi des actions. Spécialités et compétences requises Diplôme : Bac +5 ou Bac +4 en Ingénierie Informatique, Développement Web. Compétences : conception d'interface utilisateur (UI/UX), développement logiciel, analyse de données, gestion de projet. Modalités de candidature Postulez via ce lien : https://lnkd.in/dGVBuCRV Objet à indiquer si vous postulez par email : "Candidature — Sujet N°1 Conception et développement d’une application web de gestion des non‑conformités PFE" Mentionnez dans votre candidature votre niveau d'études, compétences en développement web, et toute expérience en gestion de la qualité ou analyse Pareto.

Sujet N°5 : Analyse statistique de l'impact du Turnover sur la performance de l’entreprise - Site Grombelia PFE

Tesca Group •

Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Contexte et objectif Évaluer l'impact du turnover sur la performance globale du projet sur le site Grombelia. Mesurer et analyser la relation entre le taux de rotation du personnel (turnover) et la performance, comprendre les causes du turnover et proposer un plan d'action pour le maîtriser. Missions principales Calculer le taux de turnover par période (mensuel, trimestriel, ...), segmenter et analyser les tendances. Étudier l'impact du turnover sur la continuité des projets, chiffrer les coûts de remplacement et de formation des nouveaux arrivants. Analyser les départs (volontaires / involontaires) et identifier facteurs de risque et corrélations avec indicateurs de performance. Proposer et élaborer un plan d'action concret et des recommandations pour atténuer les conséquences négatives du turnover. Livrables attendus Rapport d'analyse statistique détaillé incluant méthodologie, résultats et interprétations. Tableaux de bord / visualisations permettant le suivi des indicateurs (taux de turnover, coûts, impacts sur KPI de performance). Plan d'action opérationnel et recommandations priorisées pour réduire le turnover et ses impacts. Profil recherché & compétences Formation : Bac +5 en Management de projet, QHSE ou ingénieur(e) issu(e) d'ENIM, ENIT, ENIG, ENIB, ESPRIT. Compétences : Développement Logiciel ; Analyse & Résolution des problèmes ; Gestion de projet ; Statistiques et Analyse des données. Savoir-faire : collecte et traitement de données RH, utilisation d'outils statistiques/BI, capacité à formaliser un plan d'action et à présenter des résultats clairs. Modalités de candidature Site : Grombelia (PFE sur site projet). Pour postuler, consulter l'annonce et déposer votre candidature via le lien suivant : https://lnkd.in/dGVBuCRV. Préparez un CV, une lettre de motivation spécifique au Sujet N°5 et éventuellement un exemple de travail d'analyse statistique ou projet similaire.

Sujet N°5: Implémentation d’un Système de Contrôle Statistique des Procédés (SPC) en Production - Site Grombelia PFE

Tesca Group •

Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Objectif Surveiller, analyser et améliorer la performance des processus de production sur le site Grombelia. Réduire la variabilité des processus, détecter les anomalies en temps réel et assurer la conformité des produits aux normes de qualité. Détails des missions Analyse des processus actuels pour identifier les besoins et points de contrôle pertinents pour le SPC (mesures, fréquence, collecte de données). Développement et implémentation des cartes de contrôle (X-bar, R, p, np, c, u selon le besoin) pour surveiller les variations des processus. Intégration des seuils d’alerte et procédures d’escalade pour la détection d’anomalies en temps réel. Rédaction de la documentation technique et procédures opérationnelles liées au SPC. Formation et transfert de compétences aux équipes de production sur l’utilisation et l’interprétation des cartes de contrôle. Profil recherché et compétences Diplôme : Bac +5 en Automatisation ou Génie Industriel. Maîtrise des outils d’amélioration continue (Lean, 5S, Kaizen) et bonnes connaissances en statistiques appliquées. Connaissance des méthodes SPC et expérience ou appétence pour l’analyse de données de production. Compétences en communication pour animer des sessions de formation et rédiger la documentation utilisateur. Livrables attendus Rapport d’analyse des processus actuels avec recommandations pour les points de contrôle SPC. Ensemble de cartes de contrôle paramétrées et guides d’utilisation associés. Documentation complète (procédures, modes opératoires) et programme de formation pour les opérateurs. Présentation finale des résultats et plan d’amélioration continue pour le site Grombelia. Modalités de candidature Postuler via le lien suivant : https://lnkd.in/dGVBuCRV. Mentionner dans votre dossier les expériences en SPC, statistiques appliquées et projets d’amélioration continue.

3 Optimisation des Performances des Processus par Modélisation des Fonctions Objectifs PFE

Tesca Group •

Hybride4-6 moisExpire dans 13 jours

Objectif Optimiser la performance du processus industriel sur le site Grombelia en modélisant les fonctions objectifs. Identifier les variables pertinentes et définir les contraintes associées afin d'augmenter l'efficacité et la robustesse du processus. Missions principales Établir des modèles mathématiques représentant les fonctions objectifs de performance (rendement, qualité, consommation énergétique, etc.). Analyser et sélectionner les variables influentes du processus et formaliser les contraintes opérationnelles et techniques. Travail méthodologique et outils Mettre en œuvre des méthodes d'amélioration continue (Lean, 5S, Kaizen) pour collecter les données et structurer les pistes d'amélioration. Utiliser la modélisation mathématique et des outils d'analyse (par ex. optimisation numérique, régression, simulations) pour valider les modèles et proposer des scénarios d'amélioration. Profil recherché Bac +5 en Génie Textile ou Génie Industriel (ENIM, ENIT, ENIG, ENIB, ESPRIT) avec une bonne culture industrielle. Maîtrise des outils d'amélioration continue (Lean, 5S, Kaizen) et compétences en modélisation mathématique ; sens de l'analyse et rigueur scientifique. Livrables attendus Modèles mathématiques des fonctions objectifs et rapport détaillant variables pertinentes et contraintes identifiées. Recommandations opérationnelles et plan d'actions pour implémentation sur le site Grombelia, plus présentation des résultats expérimentaux ou simulations. Lieu et candidature Site : Grombelia. Pour postuler : Lien de candidature.