Dans le cadre de l’optimisation de nos processus internes, nous recherchons un(e) stagiaire en Data Science et Dev Ops pour participer au déploiement de modèles de briques d’IA sur une machine dédiée pour automatiser au mieux des usages internes. Vous travaillerez sur l’intégration de solutions d’IA via la plateforme Ollama pour différents cas d’usage qui visent à améliorer notre productivité et à automatiser des tâches récurrentes de l’ensemble des équipes (développement, administrative, communication, industrialisation).

Missions :

• Déploiement des IA : Choisir, adapter, implémenter des modèles d’IA pour des applications diverses (suggestion de codes, analyse de note de frais, calcul de l’empreinte carbone, chatbot interne, automatisation des réponses par mail, traitement des factures, etc.)

• Proposition de nouveaux cas d’usage : Analyser les processus internes et proposer des solutions innovantes pour automatiser davantage de tâches via l’IA.

• Documentation et formation : Rédiger la documentation technique des modèles déployés et réaliser des présentations pour former les équipes internes à leur utilisation.

• Suivi et maintenance : Assurer la maintenance des systèmes déployés et analyser les retours des utilisateurs afin d’améliorer les performances des IA.

Environnement de travail :

• Vous bénéficierez du soutien d’une équipe de Data Scientists expérimentés qui travaillent sur des cas industriels et pourront vous guider dans la mise en œuvre des solutions IA les plus adaptées.

• Une équipe d’Industrialisation DevOps sera également impliquée pour vous accompagner dans le déploiement et la mise en production des solutions IA, en garantissant la robustesse et la scalabilité des systèmes.

• Formation Bac+3 ou plus en Data Science, Intelligence Artificielle, dev ops ou domaine similaire.

• Connaissance des outils de traitement du langage naturel (NLP) et des modèles de machine learning.

• Maîtrise de Python et des librairies associées (pandas, numpy, scikit-learn, etc.)

• Intérêt pour les technologies de l’IA, en particulier les applications pratiques dans un environnement de travail.

• Capacité à travailler en équipe et à communiquer des concepts techniques de manière claire et compréhensible.

• Autonomie, rigueur et esprit d’initiative.

2 entretiens dont au moins un en présentiel