OffrIA

Description:
Application Django qui a pour but d'aider les personnes dans leur recherche d'emploi dans le domaine de la data et de l'IA.

Contenu de l'application:

• Un dashboard présentant des statistiques sur les offres disponibles
• Une cartographie des offres dans toute la France
• Un système de recherche avancée qui permet d'afficher les offres d'emploi correspondant à certains critères (métier, date, mots-clés...)
• Un système de génération de lettre de motivation adaptée à l'intitulé et aux mots-clés d'une offre sélectionnée par l'utilisateur ainsi qu'à son profil
• Une fonction de traduction des offres (toute langue --> français | français --> anglais)
• Un chatbot qui apporte une assistance à l'utilisateur dans sa candidature
• Une aide à la candidature matérialisée par une redirection vers des liens contenant divers conseils (pour la rédaction du CV, l'entretien d'embauche...)

Modèles utilisés :
• Azure Named Entity Recognition (NER) et modèle naïf correspondant


L'API d'Azure Named Entity Recognition et le modèle naïf correspondant nous ont servi à identifier les compétences présentes dans le CV pdf de l'utilisateur pour les faire correspondre à une liste d'offres contenant les compétences extraites du CV.



• Keywords extraction (KeyBERT)


KeyBERT est un projet Python qui a pour but de simplifier l'extraction de mots-clés d'un texte. Ce modèle nous a servi à extraire les mots-clés de la description d'une offre pour laquelle l'utilisateur aimerait postuler. Ces mots-clés sont ensuite utilisés pour adapter la génération de la lettre de motivation à la description de l'offre en question.



• Génération d'une lettre de motivation avec le module de complétion de l'API OpenAI


L'API d'OpenAI fournit un service de complétion permettant de générer du texte à partir d'un bout de texte écrit par l'utilisateur. Nous l'avons utilisée pour générer une lettre de motivation adaptée à l'offre sélectionnée par l'utilisateur et à son profil.



• Détection du langage et traduction


Les bibliothèques python utilisées sont langdetect et deeptranslator. La première permet de détecter le langage utilisé dans le texte et la seconde permet de le traduire.