Détails

Description

Aperçu du projet
Je recherche un ingénieur IA expérimenté pour construire une plateforme de planification stratégique multi-agents destinée aux candidats universitaires performants. Contrairement à un simple chatbot, ce système doit gérer une feuille de route académique et extrascolaire sur 4 ans, maintenir la mémoire à long terme des étudiants et fournir des conseils fondés sur des données basés sur les ensembles de données communs (CDS) de l’université.

Responsabilités principales
Orchestration multi-agents : Développez un flux de travail de « planification stratégique » avec LangGraph ou CrewAI qui peut décomposer les objectifs sur 4 ans en étapes concretes semestre par semestre.

Recherche de connaissances (RAG) : Construire un pipeline pour intégrer et interroger les données spécifiques à l’université (échéances, prérequis et profils d’étudiants admis) à l’aide d’une base de données vectorielle.

Mémoire persistante : Mettez en place une couche mémoire à long terme (Mem0 ou Zep) afin que l’agent « se souvienne » des réalisations évolutives d’un élève (par exemple, prix musicaux, progression du cours) sur plusieurs mois.

Intégration low-code : déployez le backend sur une interface FlutterFlow ou React pour minimiser le temps de développement de l’interface utilisateur.

Pile technique requis
Langages : Python (Expert)

Frameworks : LangChain / LangGraph (préféré)

Modèles : GPT-4o / Claude 3.5 Sonnet (implémentation API)

Vector DB : Pine, Weaviate ou Supabase Vector

Outils : L’expérience avec le MCP (Model Context Protocol) est un atout majeur pour les flux de travail de 2026.

Budget et calendrier
Phase 1 (MVP) : 4 à 6 semaines pour construire la logique centrale et le pipeline RAG « Stratège ».

Lieu : À distance.