Contexte et objectif
- Développer un système intelligent de facturation prédictive pour détecter les anomalies de paiement et automatiser les relances.
- L'objectif est d'améliorer le recouvrement et de réduire les délais de paiement via des modèles IA et des workflows automatisés.
Tâches principales à réaliser
- Analyser les flux de facturation et les retards de paiement afin d'identifier les patterns et variables pertinentes.
- Mettre en place un modèle IA de détection d'anomalies adapté aux spécificités des flux financiers de l'entreprise.
- Automatiser les notifications de relance selon la typologie du client (segmentation) et créer des règles de priorisation.
- Créer un tableau de bord de suivi et d'alerte pour visualiser les anomalies, l'état des relances et les indicateurs de performance.
Profil recherché & compétences requises
- Étudiant en data science ou en développement web avec intérêt pour l'intelligence artificielle (PFE attendu).
- Compétences techniques : Python, PHP, Machine Learning, SQL et gestion de flux financiers.
- Capacités analytiques pour traiter séries temporelles de paiements, ETL et construction de pipelines de données.
Livrables attendus
- Prototype opérationnel du modèle de détection d'anomalies (code, tests, et documentation technique).
- Module d'automatisation des relances configuré par typologie client et règles métier.
- Tableau de bord interactif pour le suivi des incidents, des relances et des KPI (taux de recouvrement, DSO, etc.).
Environnement technique & données
- Langages et outils principaux : Python pour ML, PHP pour intégration applicative, SQL pour extraction et transformation.
- Travail sur jeux de données de facturation réels, gestion des flux financiers et pipelines ETL/monitoring.
Durée et conditions
- Durée estimée du projet : 5 à 6 mois.
- Modalité : PFE en entreprise (présence hybride à prévoir selon organisation).
Candidature
- Pour postuler, envoyer votre candidature en précisant le projet : "02 Facturation Predictive – Détection d’anomalies & relance automatique PFE".
- Contact de recrutement : recrutement@smoft.tn — site : https://www.smoft.io.