
TAC TIC
TunisiaPublished: 18 Dec 2025
SUJET 20 Mettre en place un système intel l igent capable d’automatiser la création de jeux de données thématiques à partir de diverses sources (sites web, APIs , documents…) PFE
- Internship
- 4-6 months
- Hybrid
- Deadline: 1 Jan 2026
- Ingénierie des données / MLOps
- Apprentissage automatique
- Collecte de données / Web scraping
Job description
Contexte et objectif
- Développer un système intelligent permettant d’automatiser la création de jeux de données thématiques à partir de sources diverses (sites web, APIs, documents).
- Cible : faciliter la constitution de datasets prêts pour des tâches d’analyse, d’entraînement de modèles ou d’évaluation.
Missions principales
- Collecte intelligente des données : conception et implémentation de connecteurs pour sites web, APIs et ingestion de documents.
- Préparation et nettoyage des données : normalisation, gestion des valeurs manquantes, détection et suppression des doublons.
- Analyse et transformation : extraction de caractéristiques, transformation (tokenisation, vectorisation, etc.) et enrichissement des données.
- Génération et étiquetage intelligents : mise en place de pipelines d’annotation automatisée et semi-automatique, stratégies d’étiquetage programmatique.
- Qualité, validation et évaluation : définition de métriques de qualité, tests de robustesse et procédure d’évaluation des jeux de données.
Technologies & contraintes techniques
- Langages indiqués : Python, JavaScript.
- Frameworks et outils recommandés : Flask, FastAPI pour les APIs; bibliothèques Python pour le nettoyage et le ML (ex. pandas, scikit-learn, spaCy…).
- Architecture : conception de pipelines modulaires, APIs pour ingestion/extraction et composants réutilisables pour l’étiquetage.
Profil recherché et compétences
- Niveau : Bac+5 (stage de fin d’études) avec expérience en ingénierie des données ou apprentissage automatique.
- Compétences techniques : développement Python, connaissance de frameworks web (Flask/FastAPI), expérience en web scraping/APIs et en traitement/annotation de données.
- Qualités recherchées : rigueur pour la validation qualité, autonomie dans le développement de pipelines, capacité à documenter et à tester les livrables.
Livrables attendus & organisation
- Livrables possibles : pipeline d’ingestion automatisée, modules de nettoyage et transformation, composant d’étiquetage automatique, rapport d’évaluation de la qualité des jeux de données.
- Modalités : stage de 4 à 6 mois (PFE), travail en coordination avec l’équipe pour validation et tests.
Modalités de candidature
- Candidature via le lien fourni (voir "application_link").