Stage Innovation Ingnieur Data Science

A la Direction de lInnovation nous menons des projets de recherche sur des champs dexprimentation trs larges et multisectoriels.
Ces projets innovants dvelopps en quipes sont encadrs par nos experts au sein des ALTEN Labs (IDF Toulouse Grenoble Rennes et Sophia Antipolis) et tentent de rpondre aux enjeux de nos clients en leur fournissant des solutions technologiques originales et disruptives.

Au sein de notre Lab de Sophia Antipolis vous serez accompagn(e) par un Pilote Innovation (Chef de projet) pour vous permettre de dvelopper vos comptences sur les activits dun des projets suivants (plusieurs stages pourvoir).

Projet : Dveloppement dune solution LLMOps

Vous serez impliqu dans lvaluation de grands modles de langage (LLM) dans des contextes spcifiques afin didentifier leurs performances pour des taches comme le code la gnration de texte la traduction etc...
  Raliser une revue de littrature et un tat de lart sur les techniques dvaluation des LLM.
Concevoir des mtriques et protocoles dvaluation adapts aux tches spcifiques.
Implmenter des expriences pour tester les modles LLM dans diffrents contextes et scnarios.
Analyser les rsultats exprimentaux identifier les forces et faiblesses des modles et proposer des axes damlioration.
Documenter les processus et rdiger des rapports scientifiques dtaills.

Projet : Dveloppement Plateforme MLOps

Vous serez impliq(e)r dans la cration dune infrastructure robuste pour la gestion du cycle de vie des modles de machine learning allant de leur dploiement leur surveillance en production.
Collaborer avec lquipe de dveloppement pour concevoir et mettre en place des composants de la plateforme MLOps.
Dvelopper des pipelines de donnes et de modles.
Implmenter des outils de surveillance pour suivre les performances des modles en production et dtecter les drives ou les problmes de performance.
Documenter les processus et rsultats.

Projet : Dmonstrateur Apprentissage MultiModal

Raliser un tat de lart sur lapprentissage multimodal et multitches des modles de deep learning
Dvelopper en Python un dmonstrateur pour lapprentissage multimodal et multitches
Evaluer les mthodes et outils existants
Dvelopper de nouveaux outils adapts notre plateforme
Concevoir et implmenter un scnario de dmonstration

Projet : Dtection de domaine

Comprendre le mtier de la donne permet douvrir de nouveaux axes pour vrifier si la donne convient la tache que le modle devra excuter une fois dploy ainsi que pour comprendre les limites des rponses obtenues.
Cest dans cette optique que nous dfinissons le domaine comme tant le cumul de laspect smantique du mtier (ex : un document pourrait tre un relev de compte ) et laspect numrique du domaine de dfinition et des distributions (ex : dans un ensemble de relevs de compte chaque entre de chaque relev contient un certain nombre de proprits qui devraient respecter leur domaine de dfinition et leur distribution). Dans ces exemples le montant de la transaction est un nombre rationnel (domaine de dfinition) et suit une certaine distribution.
Ces mesures de la qualit de la donne permettent alors de dtecter les erreurs et ventuellement de les corriger.
Dans ce contexte les missions confies sont :
Etat de lart
Dfinition du cas dutilisation de dmonstration
Comparaison des approches :

• De reprsentation des domaines
• De dtection des domaines
• De mesure de la qualit
• Damlioration de la qualit

Implmentation dune dmonstration des approches slectionnes
(Si le temps le permet) Intgration dans la plateforme
Synthse des rsultats

Qualifications :

Vous tes tudiant(e) en dernire anne dcole dIngnieur la recherche dun stage de fin dtudes et vous avez suivi une spcialit en Data Science ou Deep Learning.
Vous justifiez de solides connaissances en Python ainsi que lutilisation de librairies comme Pandas PyTorch Transformers ainsi que dans lutilisation de Git et lenvironnement Visual Studio Code que vous avez su mettre en pratique lors de votre formation.

Ractif(ve) rigoureux(se) autonome et dot(e) du sens du service vous souhaitez voluer dans un environnement challengeant.

Informations supplmentaires :

Rejoindre nos ALTEN Labs cest tre au cur de la culture de linnovation et une promesse de monter en comptences sur des sujets concrets en quipe projet avec la cl une embauche en CDI en tant que consultant chez ALTEN !

Nos quipes dexperts vous accompagneront pour devenir acteur de votre projet au sein dun environnement multiculturel et pluridisciplinaire avec une possibilit dvolution dans tous les secteurs de lingnierie en France et linternational.

Vous vous reconnaissez dans ce descriptif Alors nattendez plus !

Remote Work :

No

Employment Type :

Intern