• Collecte (scraping) des annonces publiques de vente/achat de biens immobiliers en Tunisie (terrains, bâtiments, appartements, villas…).
• Nettoyage, standardisation et harmonisation des données (type de bien, surface, localisation, état, prix).
• Élaboration de modèles de Machine Learning d’estimation des prix immobiliers.
• Framework d’évaluation de la robustesse des modèles (validation croisée, stabilité par zone géographique, suivi de la dérive).
• IHM de gestion des évaluations (saisie d’un bien, estimation, historique, export).

L’objectif est de disposer d’un outil d’estimation fiable, explicable et industrialisable.

• Ingénieur en Data Science, intelligence artificielle ou informatique.
• Bonnes connaissances en Python, Machine Learning et SQL.
• Une sensibilité au développement Low Code est un plus.
• Technologies : Plateforme Low Code, Python, scikit-learn / XGBoost, Scrapy / Playwright, PostgreSQL, MLflow, Power BI ou Superset

• Durée : 6 mois
• Nombre de stagiaires : 2 stagiaires
• Lieu : Tunis, Tunisie
• Candidature : envoyez votre CV à pfe@wevioo.com en indiquant la référence MC17_2026 dans l’objet du mail.
• Chaque étudiant peut choisir 2 références maximum : toute référence supplémentaire entraîne automatiquement la disqualification de la candidature.
• Processus de sélection : Présélection des CV par l’équipe RH et les managers, entretiens RH et techniques, sélection finale et validation du profil, puis signature de la convention de stage.