DATA SCIENCE & IA · NICE, FRANCE
Du sérieux sur des données sales.
Très sérieusement.
Étudiant en Master 1 IA à l'Université Côte d'Azur. Je cherche une alternance.
EN CE MOMENTMaster 1 IA à l'Université Côte d'Azur · approfondissement du deep learning et du NLP français · disponible pour une alternance Data Science / IA dès septembre.
AI Project Reviewer
Une application Java qui évalue automatiquement le code source d'un projet logiciel à l'aide d'une analyse statique déterministe, d'une vérification de build en sandbox et d'appels LLM réels, puis génère un rapport d'évaluation LaTeX.
M1 Architecture Project
PROBLÈME
L'évaluation manuelle du code est chronophage et incohérente. Les outils existants manquent souvent de capacité à exécuter du code non fiable en toute sécurité ou à intégrer plusieurs fournisseurs LLM sans verrouillage.
DONNÉES
Le système analyse le code source du projet en explorant l'arborescence des fichiers, en exécutant des règles d'analyse statique et en effectuant une vérification de build en sandbox pour valider le manifeste du projet (pom.xml/package.json).
APPROCHE
Conçu avec un focus sur l'architecture : faible couplage, patrons de conception justifiés et interchangeabilité des LLM. Le système utilise un wrapper ResilientLLMProvider avec logique de retry/timeout/fallback, permettant de basculer entre Mistral, Groq et des modèles locaux. Docker est utilisé pour une exécution de code sécurisée et isolée du réseau.
RÉSULTAT
Génère avec succès des rapports d'évaluation .tex et .pdf avec un historique des exécutions passées. Le projet démontre une architecture logicielle robuste, une gestion sécurisée du code non fiable et une résilience aux défaillances des LLM.
- Java
- Spring Boot
- Maven
- Next.js
- Docker
- LaTeX
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Mes outils
- Java
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