25 AI-Powered Online Assessment and Candidate Evaluation Platform PFE

Overview

• Référence : PRX-2026-10. Le projet vise à développer une plateforme d'évaluation en ligne pour la passation de tests QCM.
• Objectif principal : automatiser la génération, l'administration et l'évaluation des tests avec un rapport d'évaluation candidat alimenté par IA.

Principales fonctionnalités à développer

• Génération dynamique d'une banque de questions à l'aide d'un Large Language Model (LLM) combiné à une recherche web, avec validation par un ingénieur avant mise en production.
• Sélection intelligente des questions en fonction du CV et du parcours professionnel du candidat.
• Envoi aux candidats d'un lien de test sécurisé à usage unique et mise en place de minuteries intégrées pendant le test.
• Calcul automatique des résultats et transmission des résultats au manager et à l'équipe RH.
• Génération d'un rapport d'évaluation candidat alimenté par IA.

Technologies & tâches techniques

• Technologies mentionnées : Sprint-boot • React JS.
• Tâches attendues : conception backend (API, génération dynamique), intégration LLM et recherche web, algorithmes de sélection adaptative des questions, gestion des sessions sécurisées et minutage, génération automatique de rapports.

Profil requis & encadrement

• Profil : Engineer profile / Bachelor’s degree requis.
• Nombre de stagiaires recherchés : 2 Trainees.
• Attentes : bonne maîtrise en développement web (backend + frontend), compréhension des modèles IA/LLM et capacité à intégrer des services externes de recherche/IA.

Livrables attendus

• Plateforme fonctionnelle permettant la génération, l'administration et la correction automatique des tests.
• Module de sélection adaptative des questions basé sur le profil candidat.
• Mécanisme sécurisé d'envoi de liens à usage unique et rapports d'évaluation automatisés.

Postuler

• Plateforme de candidature : https://trainees-platform.proxym-group.net
• Indiquez dans votre dossier votre expérience avec les LLM, intégration d'API externes et projets front/back pertinents.