Contributions open source au projet SmartRecruiting - Revision history

Anthony.Geourjon at 16:27, 10 December 2019

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Anthony.Geourjon at 16:26, 10 December 2019

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Anthony.Geourjon at 16:23, 10 December 2019

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Anthony.Geourjon at 16:23, 10 December 2019

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Anthony.Geourjon at 16:22, 10 December 2019

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	=Contexte du projet=		=Contexte du projet=

Anthony.Geourjon at 16:22, 10 December 2019

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Anthony.Geourjon: /* Smart recruiting */

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Smart recruiting

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	=Smart recruiting=

	==Contexte du projet==		=Contexte du projet=

	Smart Recruiting consiste à élaborer automatiquement des propositions de filière de formation à partir de données en texte libre descriptives d'un stage fourni par un organisme extérieur. Un cas d'usage possible est le suivant : un recruteur souhaite identifier les filières de formation pertinentes pour recruter un.e stagiaire pour répondre au descriptif d'une mission ou d'un stage. Ce procédé technique utilisé fait appel aux technologies de 'machine learning' (par exemple tensorflow). Ce projet poursuit des réalisations déjà effectuées les années précédentes par des étudiants de Polytech et par un groupe d'étudiants en master Big Data (master commun de GEM et de l'Ensimag).		Smart Recruiting consiste à élaborer automatiquement des propositions de filière de formation à partir de données en texte libre descriptives d'un stage fourni par un organisme extérieur. Un cas d'usage possible est le suivant : un recruteur souhaite identifier les filières de formation pertinentes pour recruter un.e stagiaire pour répondre au descriptif d'une mission ou d'un stage. Ce procédé technique utilisé fait appel aux technologies de 'machine learning' (par exemple tensorflow). Ce projet poursuit des réalisations déjà effectuées les années précédentes par des étudiants de Polytech et par un groupe d'étudiants en master Big Data (master commun de GEM et de l'Ensimag).

	==Axes de travail==		=Axes de travail=

	Sur la base des travaux déjà réalisés par les étudiants de Polytech et du master Big Data GEM/Ensimag, les étudiants devront :		Sur la base des travaux déjà réalisés par les étudiants de Polytech et du master Big Data GEM/Ensimag, les étudiants devront :
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	=='Green IT' : ou l'impact réel du virtuel sur l'environnement==		='Green IT' : ou l'impact réel du virtuel sur l'environnement=

	A des fins pédagogiques et de sensibilisation aux impacts de l'IT, les étudiants effectueront une analyse de type ACV (analyse de cycle de vie) des technologies utilisées afin de quantifier l'impact en terme de GES (gaz à effet de serre).		A des fins pédagogiques et de sensibilisation aux impacts de l'IT, les étudiants effectueront une analyse de type ACV (analyse de cycle de vie) des technologies utilisées afin de quantifier l'impact en terme de GES (gaz à effet de serre).

	==Encadrement==		=Encadrement=

	Equipe Disrupt'Campus		Equipe Disrupt'Campus

Anthony.Geourjon: /* Contexte du projet */

2019-12-10T16:16:13Z

Contexte du projet

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	Smart Recruiting consiste à élaborer automatiquement des propositions de filière de formation à partir de données en texte libre descriptives d'un stage fourni par un organisme extérieur. Un cas d'usage possible est le suivant : un recruteur souhaite identifier les filières de formation pertinentes pour recruter un.e stagiaire pour répondre au descriptif d'une mission ou d'un stage. Ce procédé technique utilisé fait appel aux technologies de 'machine learning' (par exemple tensorflow). Ce projet poursuit des réalisations déjà effectuées les années précédentes par des étudiants de Polytech et par un groupe d'étudiants en master Big Data (master commun de GEM et de l'Ensimag).		Smart Recruiting consiste à élaborer automatiquement des propositions de filière de formation à partir de données en texte libre descriptives d'un stage fourni par un organisme extérieur. Un cas d'usage possible est le suivant : un recruteur souhaite identifier les filières de formation pertinentes pour recruter un.e stagiaire pour répondre au descriptif d'une mission ou d'un stage. Ce procédé technique utilisé fait appel aux technologies de 'machine learning' (par exemple tensorflow). Ce projet poursuit des réalisations déjà effectuées les années précédentes par des étudiants de Polytech et par un groupe d'étudiants en master Big Data (master commun de GEM et de l'Ensimag).


	==Axes de travail==		==Axes de travail==

Anthony.Geourjon: /* Axes de travail */

2019-12-10T16:16:04Z

Axes de travail

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	==='Green IT' : ou l'impact réel du virtuel sur l'environnement===		=='Green IT' : ou l'impact réel du virtuel sur l'environnement==

	A des fins pédagogiques et de sensibilisation aux impacts de l'IT, les étudiants effectueront une analyse de type ACV (analyse de cycle de vie) des technologies utilisées afin de quantifier l'impact en terme de GES (gaz à effet de serre).		A des fins pédagogiques et de sensibilisation aux impacts de l'IT, les étudiants effectueront une analyse de type ACV (analyse de cycle de vie) des technologies utilisées afin de quantifier l'impact en terme de GES (gaz à effet de serre).

	===Encadrement===		==Encadrement==

	Equipe Disrupt'Campus		Equipe Disrupt'Campus

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=Smart recruiting=

==Contexte du projet==

Smart Recruiting consiste à élaborer automatiquement des propositions de filière de formation à partir de données en texte libre descriptives d'un stage fourni par un organisme extérieur. Un cas d'usage possible est le suivant : un recruteur souhaite identifier les filières de formation pertinentes pour recruter un.e stagiaire pour répondre au descriptif d'une mission ou d'un stage. Ce procédé technique utilisé fait appel aux technologies de 'machine learning' (par exemple tensorflow). Ce projet poursuit des réalisations déjà effectuées les années précédentes par des étudiants de Polytech et par un groupe d'étudiants en master Big Data (master commun de GEM et de l'Ensimag).

==Axes de travail==

Sur la base des travaux déjà réalisés par les étudiants de Polytech et du master Big Data GEM/Ensimag, les étudiants devront :

* prendre en compte les travaux de paramétrage réalisés par leur prédécesseur
* refactorer le code existant pour faciliter ses évolutions futures
* finaliser le développement sur la partie machine learning
* avec une organisation de projet de type agile,développer une interface utilisateur qui couvre les user story suivantes (liste non exhaustive) :
** Persona “Chargé de recrutement“ : La personne dispose d'une fiche de poste et voudrait recruter via l’université. La personne dépose son offre en texte libre. La personne reçoit une liste de résultats de formation et peut choisir de transmettre ou non son offre aux gestionnaires de scolarité concernés qui la transmettra aux étudiants concernés
**Persona “étudiant qui cherche un stage” : L'étudiant veut trouver un stage et décrit ce qu'il veut faire et reçoit une liste de propositions de stages disponibles ainsi que d'entreprises qui ont auparavant pu proposer ce type de stage. L'étudiant récupère une liste de contact lui permettant de postuler aux stages ou de faire des candidatures spontanées.
**Persona “étudiant qui cherche une formation/cours” : L'étudiant veut trouver une formation ou un cours. L'étudiant décrit ce qu'il veut faire et reçoit une liste de propositions de stages disponibles ainsi que d’entreprise qui ont auparavant pu proposer ce genre de stage. L'étudiant récupère une liste de contact lui permettant de postuler aux stages ou de faire des candidatures spontanées.
**Persona “gestionnaire de scolarité” : Le gestionnaire veut connaître les tendances du marché. Il consulte un dashboard avec divers indicateurs (à définir) : Domaine d’activités/Compétences recherchées/...
**Persona “directeur université” : Le directeur veut avoir un dashboard et des indicateurs (à définir) : Composantes qui ont le plus de demandes / Domaines où les entreprises n'arrivent pas à trouver des recrues (trou dans la raquette de formation)
* les aspects ergonomie, réutilisabilité du code sont importants sur ce projet
* les technologies utilisées seront proposées par les étudiants en fonction des objectifs pédagogiques des formations et soumises à validation de l'équipe projet

==='Green IT' : ou l'impact réel du virtuel sur l'environnement===

A des fins pédagogiques et de sensibilisation aux impacts de l'IT, les étudiants effectueront une analyse de type ACV (analyse de cycle de vie) des technologies utilisées afin de quantifier l'impact en terme de GES (gaz à effet de serre).

===Encadrement===

Equipe Disrupt'Campus