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Stage de fin d’études — MLOps & IA en production : fiabilisation, optimisation et scalabilité des modèles (H/F)

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5 hours ago
Puteaux, FranceIntern

Responsibilities

  • Mettre en place des pipelines de déploiement et d’industrialisation de modèles.
  • Construire des dispositifs de monitoring, de traçabilité et d’alerting.
  • Automatiser les tests et contribuer à la gestion des incidents.
  • Analyser et optimiser les coûts d’inférence et d’exécution dans une logique FinOps appliquée à l’IA.
  • Formaliser et partager des pratiques LLMOps au sein de la communauté IA.
  • Réaliser une veille technologique sur les solutions Data et IA et contribuer à la vie de la communauté.
  • Intervenir progressivement sur des missions client de mise en production, de supervision et d’observabilité de modèles IA.

Requirements

  • Être étudiant en dernière année d’une grande école d’ingénieurs ou de commerce, avec un Diplôme d’Ingénieur ou un PGE.
  • Avoir une spécialisation en data science, intelligence artificielle, transformation digitale ou stratégie.
  • Maîtriser Python et avoir une pratique de Git, des conteneurs et des chaînes CI/CD.
  • Connaître au moins un environnement cloud et présenter un intérêt pour l’ingénierie de production.
  • Être motivé par le conseil et les environnements de grands comptes.
  • Maîtriser le français à un niveau courant et l’anglais à un niveau minimum C1.
  • Faire preuve de curiosité, de capacité d’analyse, d’autonomie, de communication et d’esprit d’équipe.

Benefits

  • Stage de fin d’études inscrit dans une logique de pré-embauche.
  • Accompagnement par un tuteur, un chef de projet et un Career Development Manager.
  • Accès à l’AI School, à DataCamp, au programme d’upskilling AI&Me et à une licence Copilot M365.
  • Feedbacks réguliers, parcours d’intégration structuré et communauté active de nouveaux arrivants.
  • Environnement de travail flexible et collaboratif, avec promotions sans quota et progression à son rythme.
  • Adaptation confidentielle des processus de recrutement et de l’environnement de travail aux besoins spécifiques ou situations de santé.

Tech Stack

AWSDatabricksGitPython
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