Volume
Traiter des milliers de documents de façon fiable, sans lier tout le lot à une seule requête.
Traitement de données par IA · Projet de données RH
Un pipeline de traitement asynchrone qui a analysé plus de 7 000 CV, en utilisant l’IA générative (API Gemini et ChatGPT) pour extraire et structurer les informations des candidats.
Documents go in unstructured. Generative AI reads them. Consistent candidate data comes out.
CV files arrive in bulk, in many layouts and formats.
Each CV becomes its own background job.
The Gemini and ChatGPT APIs extract and analyse the key information.
Candidate information is stored in consistent fields.
AI reads. Data comes out clean.
Schéma illustratif du flux de traitement, pas une capture du produit.
01 / Le brief
CVFinder WinMatch devait transformer un grand volume de CV en informations candidats structurées et exploitables.
J’ai conçu un pipeline asynchrone qui a traité plus de 7 000 CV, en intégrant les API Gemini et ChatGPT pour l’extraction et l’analyse des données.
Chaque document est traité comme une tâche indépendante : les gros volumes tournent en arrière-plan plutôt que dans une seule longue requête. L’application étant privée, cette page décrit l’architecture au lieu de montrer des écrans client.
02 / Ma contribution
Mon rôle sur ce projet : Développeur full-stack. Le travail est présenté ci-dessous avec son contexte et sa technologie.
03 / Les détails
Traiter des milliers de documents de façon fiable, sans lier tout le lot à une seule requête.
Les CV arrivent avec des mises en page et des formulations différentes ; l’IA générative les transforme en champs cohérents et structurés.
Les fondations
Le résultat
7 000+ CV traités · Async Pipeline de tâches · Gemini · GPT Extraction par IA
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