1 month ago
Puteaux, FranceIntern
Responsibilities
- Participer à la conception et au déploiement de solutions GenAI utilisant des LLM, des embeddings et des pipelines RAG.
- Contribuer à la création et à l’orchestration de systèmes multi-agents, de workflows, d’orchestrateurs et de MCP.
- Développer des agents IA, copilotes et assistants en Python ou avec des solutions low/no-code.
- Intervenir dans la mise en place de plateformes GenAI sur Azure, AWS et GCP.
- Contribuer à l’industrialisation des solutions via MLOps, LLMOps et MCPOps, notamment le monitoring, l’observabilité et la sécurité.
- Expérimenter des frameworks et technologies émergentes comme LangChain, LangGraph et Semantic Kernel.
- Prendre en compte les enjeux de sécurité, conformité, gouvernance, RGPD et souveraineté.
- Réaliser une veille technologique sur les innovations GenAI et agentiques.
- Contribuer à la communauté IA de Wavestone par le partage, la R&D et les offres.
Requirements
- Étudiant en dernière année d’une grande école d’ingénieurs ou de commerce, préparant un Diplôme d’Ingénieur ou un PGE.
- Spécialisation ou fort intérêt pour la data, l’intelligence artificielle ou la transformation digitale.
- Bases en Python et en développement logiciel ou data.
- Notions d’architectures Data Lake et Lakehouse.
- Sensibilisation à Azure, AWS ou GCP.
- Première expérience des pipelines data batch ou streaming.
- Intérêt pour les plateformes IA et GenAI, les bases vectorielles, le RAG, le MLOps et le LLMOps.
- Bases techniques acquises par des cours, projets académiques ou stages.
- Français courant requis et anglais de niveau minimum C1 requis.
- Curiosité, capacité d’analyse et de structuration, autonomie, esprit d’équipe et aisance en communication.
Benefits
- Parcours d’intégration structuré pour les stagiaires.
- Accompagnement de proximité avec tuteur, mentorat, formations et feedbacks réguliers.
- Formations continues en GenAI, agents, cloud et DevOps.
- Projets innovants portant sur des usages avancés de l’IA.
- Participation à une communauté Data & IA dynamique.
- Fortes perspectives d’évolution et logique de pré-embauche à l’issue du stage.
- Environnement stimulant, bienveillant et technique.
- Adaptation des processus de recrutement et de l’environnement de travail aux besoins spécifiques ou situations de santé.
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