PFE 2027 — MC17_2026 — Développement d'une solution IA + Low Code pour l'estimation des biens immobiliers en Tunisie

Créer une plateforme Low Code + IA pour estimer la valeur des biens immobiliers en Tunisie à partir d’annonces publiques.

Fonctionnalités:

• Scraping des annonces publiques (terrains, bâtiments, appartements, villas…)
• Nettoyage/standardisation/harmonisation (type, surface, localisation, état, prix)
• Modèles de ML d’estimation des prix
• Framework d’évaluation: validation croisée, stabilité par zone, suivi de dérive
• IHM: saisie d’un bien, estimation, historique, export

Profil: Ingénieur Data Science/IA/informatique; Python, ML, SQL; sensibilité Low Code.

Technologies: Plateforme Low Code, Python, scikit‑learn/XGBoost, Scrapy/Playwright, PostgreSQL, MLflow, Power BI ou Superset.

Candidature

Envoyez votre CV à pfe@wevioo.com en indiquant la référence MC17_2026 dans l'objet du mail. Chaque étudiant peut choisir 2 références maximum ; toute référence supplémentaire entraîne la disqualification de la candidature.

Source

PFE Book Wevioo 2026–2027