08 AI-Assisted State Management Refactor Assistant PFE

Objective

• Développer un outil AI-assisted pour analyser et refactorer la gestion d'état legacy des frontends en architectures modernes (React + Redux Toolkit / Zustand / Recoil).
• Extraire automatiquement l'arbre d'état existant, analyser les dépendances et proposer des transformations et migrations progressives avec visualisation interactive.

Expected deliverables

• Visualisation interactive du graphe d'état/dépendances avec insights d'analyse (utilisant React Flow) pour aider à comprendre les points de coupling et les dépendances critiques.
• Suggestions de code de migration auto-générées (snippets/patches) pour guider une modernisation progressive vers Redux Toolkit ou Zustand/Recoil.
• Outil fonctionnel capable d'extraire le graphe d'état actuel, d'effectuer des transformations automatisées et de produire artefacts (code, rapports, visualisations).

Technical stack & tools

• Frontend / Core : React (TypeScript) pour l'interface et les visualisations.
• State management targets : Redux Toolkit / Zustand / Recoil comme cibles de modernisation.
• Visualization : React Flow pour représenter visuellement les graphes d'état et dépendances.
• UI styling : Tailwind CSS / Material UI.
• Code parsing / generation : Babel Parser et ts-morph pour analyser et générer transformations de code TypeScript/JS.
• AI (optionnel) : TensorFlow.js ou module local pour apprendre et améliorer les recommandations de refactor au fil du temps.

Tasks & responsibilities

• Implémenter un extractor qui parcourt le code frontend, identifie et construit le graphe d'état actuel (stores, slices, atoms, selectors, etc.).
• Développer la visualisation interactive du graphe avec analyses (points chauds, dépendances cycliques, impact des changements).
• Générer automatiquement des propositions de migration (patches/snippets) et un workflow pour appliquer progressivement les changements.
• (Optionnel) Concevoir et intégrer un module ML (TensorFlow.js) qui apprend des patterns de refactor pour améliorer les suggestions au fil du temps.
• Tester l'outil sur projets legacy, documenter les workflows et produire guides pour l'adoption par des équipes frontend.

Internship details & application

• Type : Pre-employment Internship, Paid Internship.
• Durée : 6 months (référencé comme 4-6 months pour le stage).
• Nombre de postes : 1 stagiaire.
• Pour postuler : envoyer votre candidature à stages@binitns.com en précisant le sujet de l'email : "[candidature stage] 08 AI-Assisted State Management Refactor Assistant - NomPrénom".