reZume : Votre Assistant de Carrière IA

reZume est une application full-stack intelligente conçue pour automatiser et optimiser la création de CVs personnalisés. Fini le temps perdu à adapter manuellement votre CV pour chaque offre d'emploi. reZume analyse l'offre, la compare à votre profil complet, et génère un CV percutant en LaTeX, prêt à être envoyé.

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🎯 Fonctionnalités Clés

• Import Intelligent de CV : Utilise LlamaParse (OCR avancé) et LlamaIndex pour extraire et structurer automatiquement vos expériences depuis un PDF existant.
• Analyse Sémantique d'Offres : Extrait les compétences et missions clés d'une offre d'emploi grâce à un pipeline IA robuste (Extraction Structurée).
• Optimisation STAR : Un agent IA dédié reformule vos descriptions d'expérience selon la méthode STAR (Situation, Tâche, Action, Résultat) pour un impact maximal.
• Recherche Sémantique (RAG) : Utilise un moteur de recherche vectorielle (FAISS) pour sélectionner les expériences les plus pertinentes de votre profil pour une offre donnée.
• Génération de CV PDF : Compile un CV professionnel en LaTeX/PDF, optimisé pour les ATS (Applicant Tracking Systems).
• Validation & Auto-Correction : Un système de boucle fermée vérifie la conformité du CV (limite stricte d'une page, erreurs de compilation LaTeX) et demande automatiquement une correction à l'IA en cas de problème.
• Prévisualisation Live : Visualisez votre CV généré directement dans le navigateur avant de le télécharger.
• Expérience Immersive : Suivez le processus de génération en temps réel via une simulation de terminal (Analyse, Rédaction, Compilation, Vérification).
• Galerie de Templates : Choisissez parmi plusieurs designs (Classique, Moderne) via une interface visuelle.

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🛠️ Stack Technique

• Backend :

  • Framework : Python, FastAPI
  • IA & NLP :
    • LlamaIndex & LangChain (Orchestration)
    • Groq (Inférence ultra-rapide avec Llama 3)
    • LlamaParse (Parsing de documents complexes)
    • Sentence-Transformers (Embeddings)
  • Base de Données : SQLite (via SQLAlchemy)
  • Recherche Vectorielle : FAISS
  • Génération & Validation : LaTeX (MiKTeX/TeX Live), Validateur de conformité personnalisé (page count, LaTeX sanitization)
  • Gestion de Fichiers : Organisation structurée des sorties par UUID (outputs/generated_cvs/)

• Frontend :

  • Framework : React (Vite)
  • Styling : Tailwind CSS + Tailwind Animate
  • État : Context API

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📂 Structure du Projet

reZume/
├── api.py                # Point d'entrée du serveur FastAPI
├── frontend/             # Application React
├── src/                  # Cœur de la logique backend
│   ├── agents/           # Agents IA (Extractor, Optimizer, Parser, Generator)
│   ├── api/              # Routes API (Auth, Profile, Analysis, Generation)
│   ├── core/             # Logique métier (Database, Vector Store, PDF Extractor)
│   ├── models/           # Modèles de base de données (SQLAlchemy)
│   └── templates/        # Modèles LaTeX (.tex)
├── data/                 # Stockage local (Embeddings FAISS, Images)
└── requirements.txt      # Dépendances Python

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🚀 Installation

1. Clonez le dépôt :

   git clone https://github.com/derfoj/reZume.git
   cd reZume

2. Configurez le Backend :

   • Assurez-vous d'avoir Python 3.10+ installé.
   • Créez un environnement virtuel et activez-le :

     python -m venv .rezume
     source .rezume/bin/activate  # Sur Windows: .rezume\Scripts\activate

   • Installez les dépendances Python :

     pip install -r requirements.txt

   • Configuration des clés API (.env) : Créez un fichier .env à la racine et ajoutez vos clés (Groq recommandé pour la vitesse) :

     # Obligatoire pour l'intelligence
     GROQ_API_KEY="gsk_..."
     # Optionnel (pour le parsing PDF avancé)
     LLAMA_CLOUD_API_KEY="llx-..."
     # Optionnel (si vous n'utilisez pas Groq)
     OPENAI_API_KEY="sk-..."

3. Configurez le Frontend :

   • Assurez-vous d'avoir Node.js installé.
   • Naviguez dans le dossier frontend et installez les dépendances :

     cd frontend
     npm install

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✨ Utilisation

1. Lancez le Backend :

   # À la racine du projet (environnement activé)
   python api.py

   Le serveur écoutera sur http://localhost:8000.

2. Lancez le Frontend :

   # Dans le dossier frontend
   npm run dev

   L'application sera accessible sur http://localhost:5173.

3. Flux de Travail :

   • Créer un compte : Inscrivez-vous sur la plateforme.
   • Profil : Importez votre CV (PDF). L'IA extraira vos données. Vérifiez et optimisez vos descriptions avec le bouton "Améliorer IA".
   • Explorer : Choisissez un template dans la galerie (Classique, Moderne, etc.).
   • CV Builder : Collez une offre d'emploi. L'IA analyse le match, sélectionne vos meilleures expériences, génère le code LaTeX, vérifie la conformité (1 page), et compile le PDF.
   • Télécharger : Récupérez votre CV optimisé et validé.

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📄 Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.