Stage développeur IA / LLM

Stage

4-6 mois

Produit

Lieux de travail

Paris (75), à proximité de Bastille et de gare de Lyon

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Qualifications


Minimales

  • Formation Bac+5 grande école d'ingénieur ou université (informatique, data science ou mathématiques appliquées)
  • Projets ou expériences en développement informatique avec Python (même projets personnels ou académiques)
  • Stage de 4 à 6 mois

Souhaitées

  • Formation reconnue pour son excellence en IA/Machine Learning
  • Préférence pour un stage de fin d’étude (car embauche par la suite possible)
  • Très bonne maîtrise de Python
  • Une première exposition aux LLM : appels API, prompt engineering, fine-tuning, RAG

À propos du poste



Une fonctionnalité clé de notre plateforme repose sur l'IA pour analyser automatiquement des rapports de contrôle réglementaire : extraction de données, structuration et intégration dans notre système.

La pipeline existe et fonctionne en production depuis 2024. La mission portera sur deux axes :

  • Améliorer significativement la qualité d'extraction — l'objectif est de maximiser le ratio de rapports parfaitement traités vs. rapports nécessitant une correction manuelle
  • Explorer et benchmarker des modèles locaux (open source) pour réduire notre dépendance aux API tierces, tout en maintenant le niveau de qualité

Concrètement, ce stage consiste en la réalisation de prompt engineering avancé, de l'évaluation systématique de modèles, de l'optimisation de pipelines d'extraction, et potentiellement du fine-tuning.

La stack technique

  • Python3, Django (REST)
  • React
  • PostgreSQL
  • RabbitMQ, Celery
  • Gitlab, Docker
  • API OpenAI (GPT-4o), Mistral OCR

Responsabilités



  • Analyser les cas d'échec de la pipeline actuelle et identifier les axes d'amélioration
  • Améliorer le taux de rapports parfaitement traités (prompt engineering, structuration des données, pré/post-traitement)
  • Benchmarker des modèles open source (Mistral, Llama…) contre les API propriétaires sur nos cas d'usage réels
  • Mettre en place des métriques d'évaluation systématiques pour comparer objectivement les résultats
  • Documenter les choix techniques et les résultats obtenus

Processus de recrutements



  • Échange téléphonique (20 min)
  • Test technique à réaliser chez soi
  • Entretien sur site avec le CTO et le CEO
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