1 month ago
Puteaux, FranceIntern
Responsibilities
- Comprendre les enjeux métier des clients et identifier ou prioriser des cas d’usage IA.
- Explorer, valoriser et traiter les données pour répondre à des problématiques métier complexes.
- Développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning.
- Concevoir et déployer des applications basées sur des LLMs tels que GPT, Claude et Mistral.
- Développer des solutions de Retrieval-Augmented Generation et des agents IA.
- Construire des pipelines de traitement et d’exploitation des données.
- Participer à la mise en production et au monitoring de modèles IA dans des environnements cloud.
- Contribuer au développement de plateformes MLOps et LLMOps.
- Réaliser des expérimentations et des benchmarks sur les technologies IA émergentes.
- Participer aux activités de R&D et à la communauté Data & IA de Wavestone.
- Accompagner le changement et l’adoption des solutions auprès des clients.
Requirements
- Être étudiant ou étudiante en dernière année d’une grande école d’ingénieurs ou de commerce, préparant un diplôme d’ingénieur ou un Programme Grande École.
- Démontrer une forte appétence pour la Data Science, le Machine Learning ou l’intelligence artificielle.
- Avoir une bonne maîtrise de Python.
- Posséder des connaissances en Machine Learning et en statistiques.
- Porter un intérêt marqué aux LLMs, à la Generative AI et aux agents IA.
- Maîtriser le français à un niveau courant.
- Posséder un niveau d’anglais minimum C1.
Benefits
- Accompagnement personnalisé par un tuteur ou une tutrice de stage, un mentor et un manager, avec formations et feedbacks réguliers.
- Parcours d’intégration structuré pour les stagiaires.
- Accès à des formations certifiantes Cloud, Data, IA et GenAI.
- Participation à une communauté Data & IA de 200 experts et à des projets innovants à fort impact.
- Opportunités d’évolution en France et à l’international.
- Les stages de fin d’études s’inscrivent dans une logique de pré-embauche.
- Aménagement des processus de recrutement et de l’environnement de travail selon les besoins spécifiques ou situations de santé.
Tech Stack
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