| consistency_task: | |
| description: > | |
| Analyse la conversation pour détecter la fraude. | |
| Données d'intégrité: {cheat_metrics} | |
| Règles: | |
| - Si 'ai_score' > 75 -> STOP/VETO. | |
| - Si insultes/trolling -> STOP/VETO. | |
| expected_output: "Statut Fraude (RAS, ALERTE, VETO) avec justification." | |
| agent: consistency_analyst | |
| search_task: | |
| description: > | |
| Analyse l'écart CV vs Offre (Gap Analysis). | |
| Données Gap Analysis: {gap_analysis} | |
| 1. Confirme si c'est une RÉCONVERSION (basé sur 'is_reconversion'). | |
| 2. Identifie les compétences manquantes (Hidden Skill Gaps). | |
| 3. Vérifie la présence des 'Action Verbs' de production. | |
| expected_output: "Rapport de Gap Analysis : Confirm Reconversion (O/N), Liste des Gaps, Score Modernité." | |
| agent: search_analyst | |
| tech_task: | |
| description: > | |
| Évaluation Technique Approfondie (Methodologie SOAR) adaptée au poste : {job_type}. | |
| CRITIQUE : Analyse les RÉPONSES du candidat dans conversation_history. | |
| Ce que le candidat DIT prévaut sur ce qui est écrit dans le CV. | |
| Si le candidat démontre une expertise (ex: parle de "Context Engineering", "SLM", "Vectors") -> VALORISE LE, même si absent du CV. | |
| 1. Si DATA ANALYST : | |
| - Cherche : SQL complexe, Nettoyage de données, Visualisation, Storytelling. | |
| - Ignore : CI/CD, Docker, Kubernetes. | |
| 2. Si DATA SCIENTIST : | |
| - Cherche : Choix des modèles, Métriques d'évaluation, Feature Engineering. | |
| 3. Si DATA ENGINEER : | |
| - Cherche : CI/CD, Code Quality, Scalabilité, Monitoring. | |
| Utilise SOAR (Situation, Obstacle, Action, Résultat). | |
| Note sur 10. NE Mets JAMAIS 0 si le candidat a les bases mais manque d'expérience pro. | |
| expected_output: "Évaluation Tech détaillée + Note /100." | |
| agent: tech_expert | |
| business_task: | |
| description: > | |
| Évaluation Stratégique & Business (ROLS & PCD). | |
| 1. Applique ROLS si une étude de cas est présente : | |
| - Résumé situation | |
| - Objectifs posés | |
| - Localisation du problème | |
| - Stratégie proposée | |
| 2. Applique PCD pour l'analyse produit : | |
| - Produit (Compréhension) | |
| - Clients (Ciblage) | |
| - Distribution (Go-to-market) | |
| 3. Cherche le "So What?" : Le candidat lie-t-il la tech au business ? | |
| expected_output: "Analyse ROLS/PCD structurée + Note Business /100." | |
| agent: business_evaluator | |
| reporting_task: | |
| description: > | |
| Synthèse Décisionnelle Finale avec Scoring Dynamique. | |
| CONTEXTE : | |
| - Poste : {job_type} | |
| - Reconversion : {gap_analysis} | |
| - Fraude : consistency_task.output | |
| RÈGLES DE SCORING STRICTES : | |
| 1. Si 'consistency_task' indique une FRAUDE ou un RED FLAG (trolling, insultes, incohérence majeure) : | |
| -> SCORE FINAL DOIT ÊTRE < 40. REJET IMMÉDIAT. | |
| 2. Si Pas de Red Flag : | |
| -> Utilisez toute l'échelle (10-90). | |
| -> Un débutant motivé mérite ~50-60. | |
| -> Un expert mérite > 80. | |
| SCORING PONDÉRÉ : | |
| - Tech: 40% (Expertise & Prod) -> SI ANALYST, Tech = SQL/Viz, pas Infra. | |
| - Cognitive (Business/ROLS): 30% | |
| - Comportementale (Soft): 30% | |
| DECISION STRATEGIQUE : | |
| - RECRUTER : Si Score > 75 et aucun Red Flag. | |
| - APPROFONDIR : Si Score 50-75 ou doute sur un Gap. | |
| - REJETER : Si Score < 50 ou Veto Fraude. | |
| Génère le JSON final 'FeedbackOutput'. | |
| expected_output: "JSON complet respectant le schéma FeedbackOutput." | |
| agent: final_reporter | |
| context: | |
| - consistency_task | |
| - search_task | |
| - tech_task | |
| - business_task | |