Stage Développement d’un moteur web de recommandation h/f

Pleazup est un réseau social de partage d’idées cadeaux entre proches en toute discrétion. Notre ambition est de révolutionner l’expérience utilisateur du cadeau, à travers des interactions sociales innovantes aidant à mieux offrir en maximisant l’effet de surprise.
 
Plus précisément, il s’agit d’une wishlist (liste de souhaits) partagée sur laquelle vous pouvez suggérer et réserver anonymement des idées cadeaux. Une notification intelligente des anniversaires et fêtes à venir vous aide à les anticiper, et une liste d’inspirations vous aide à trouver de nouvelles idées de cadeaux pour vous ou vos proches.

Pleazup est actuellement une application mobile iOS et Android. Une web app ainsi qu’une nouvelle version mobile sont actuellement en cours de développement pour un déploiement avant les fêtes de fin d’année. 

L’entreprise est incubée et hébergée par la Technopole régionale de la Réunion depuis janvier 2016.

--- Besoin ---

La liste des inspirations est actuellement composée des idées publiques ajoutées par les utilisateurs et indexées par date de création. Nous souhaitons améliorer la pertinence de l’ordre d’affichage par le développement d’un moteur de recommandation. L’objectif est d’améliorer l’expérience utilisateur en proposant les idées cadeaux les plus susceptibles d’être ajoutées à sa liste ou suggérées à ses amis.

--- Objectif ---

Le stage a pour objectif la conception et l’implémentation d’un moteur de recommandation.

Il s’agira dans un premier temps de développer une recommandation générale/statique basée sur les caractéristiques des idées cadeaux et exploitant les données sociales associées (like, nombre de suggestion, nombre d’acceptation/refus, nombre de réservation, nombre d’achats, etc).
• Conception de l’architecture générale
• Définition d’un index normalisé et pondéré à partir des données sociales
• Développement du job serveur parcourant les produits et calculant pour chacun l’index normalisé
• Développement du code serveur de service des requêtes triées par l’index
• Recettage et mise en production
• Analyse des performances
Dans un deuxième temps, l’objectif sera de développer une recommandation individuelle/dynamique basée sur les caractéristiques des utilisateurs et exploitant la ressemblance de leur centre d’intérêt estimé à partir de leurs idées (nom, description, etc) et de leurs données sociales (acceptation/refus, réseau d’amis, etc).
• Etat de l’art des approches existantes (word2vec, etc)
• Comparaison expérimentale des approches
• Etat de l’art des solutions d’implementation (prediction.io, h20.ai, etc)
• Conception de l’architecture générale intégrant également la recommandation produit
• Implémentation de la solution retenue
• Recettage et mise en production
• Analyse des performances
Si le temps le permet, un dernier objectif sera d’utiliser une API de classification automatique des images (clarifai.com, cloud.google.com/vision/, etc) afin d’améliorer l’estimation des centres d’intérêt des utilisateurs.

L’implémentation devra être compatible avec notre stack technologique en javaScript (hébergement Heroku, environnement Node.js, plateforme de backend Parse).

--- Informations ---

Le stage aura lieu dans nos locaux situés 1 rue Emile Hugot à Sainte-Clotilde (parc Technor), entre début janvier et fin mai 2016. Il s’agit d’un stage rémunéré (indemnité légale)