Tu veux plonger au cœur d’un projet ambitieux mêlant intelligence artificielle, LLMs et innovation concrète ? Rejoins l’équipe dataX d’Iliad-Free, et participe au développement d’un assistant conversationnel augmenté, conçu pour accompagner – et non remplacer – nos agents du support technique.
Notre mission : exploiter les dernières avancées en Machine Learning et en modèles de langage (LLMs) pour automatiser les tâches répétitives, libérer du temps aux conseillers, et leur permettre de se concentrer sur les interactions humaines à haute valeur ajoutée.
En tant que stagiaire Ingénieur ML/LLM, tu intégreras une équipe data à la croisée de la recherche appliquée, du développement produit et de l’ingénierie ML. Tu travailleras sur des données réelles de conversations client, avec un accès privilégié aux GPU H100 via notre filiale cloud.
Missions :
- Tu participeras à la conception, au fine-tuning et à l’évaluation de modèles de langage (LLMs) pour des tâches NLP ciblées (ex : classification d’intention, génération de réponses, résumé de tickets).
- Tu exploiteras une base de données de conversations réelles pour entraîner et valider des pipelines NLP robustes.
- Tu auras accès à des ressources GPU de pointe (H100) pour accélérer l’expérimentation et l’entraînement de modèles.
- Tu collaboreras étroitement avec les agents du support technique pour comprendre leurs besoins et itérer sur les fonctionnalités de l’assistant.
- Tu seras encadré par des experts en Machine Learning et data science, qui t’accompagneront dans tes choix techniques.
- Tu documenteras tes expérimentations, résultats et pipelines pour assurer la reproductibilité et le transfert de connaissances
Hard-skills :
- Tu suis une formation en ingénierie, data science, IA ou informatique (dernière année de master ou école d’ingénieur).
- Tu as une bonne compréhension des fondamentaux du Machine Learning : apprentissage supervisé, évaluation de modèles, gestion du surapprentissage, pipelines de données.
- Tu as déjà manipulé des modèles de langage (LLMs ou transformers) via Hugging Face, ou exploré des tâches NLP comme la classification, le tagging ou la génération.
- Tu as une expérience pratique avec PyTorch ou TensorFlow, et tu es à l’aise avec Python pour la data (pandas, scikit-learn, etc.).
- Tu as déjà travaillé sur des données textuelles bruitées (ex : chat, support client) ou tu as mené des projets en NLP.
- Tu t’intéresses aux techniques récentes autour des LLMs : fine-tuning (LoRA, QLoRA), RAG, prompting avancé, ou évaluation automatisée.
- Un plus : tu as déjà utilisé des plateformes cloud (AWS, GCP, Scaleway) ou des outils de ML Ops (Weights & Biases, MLflow, etc.).
Soft-skills :
- Tu es curieux(se) et passionné(e) par les technologies émergentes, en particulier l’IA générative.
- Tu fais preuve d’autonomie et de rigueur dans ton travail, tout en sachant demander de l’aide quand besoin.
- Tu communiques clairement, à la fois à l’écrit (documentation) et à l’oral (points d’avancement).
- Tu es orienté(e) solution et capable de tirer des enseignements d’un échec technique.
- Tu apprécies le travail collaboratif et tu donnes/reçois du feedback avec bienveillance.
- Tu parles et comprends l’anglais technique (lecture de docs, recherche, stackoverflow).
Ce stage t’offrira
- Une immersion dans un projet concret d’IA conversationnelle à forte impact opérationnel.
- L’accès à des GPU H100 via Scaleway pour entraîner des modèles à grande échelle.
- Un encadrement technique fort par des experts ML/data.
- L’opportunité de construire, déployer et évaluer des modèles sur des données réelles.
- Une expérience unique pour renforcer ton expertise en LLMs, NLP et ingénierie ML dans un cadre industriel exigeant
Niveau de formation
Tu es en dernière année d’école d’ingénieur, de master en informatique, data science, IA ou équivalent
Étapes de recrutement
- Call avec un Tech Recruiter – 30 min : découverte mutuelle, présentation du poste.
- Test technique à distance – 1h : exercice pratique sur du NLP ou du fine-tuning de LLM (à réaliser chez toi).
- Visio avec le manager – 30 min : debrief du test et discussion technique.
- Immersion en présentiel – 1h30 : visite des locaux, rencontre avec l’équipe dataX et les agents du support.