STAGE - Ingénieur de recherche en IA et LLM (F/H)

Dassault Systèmes, l'entreprise de la 3DEXPERIENCE, est un « accélérateur de progrès humain ». Elle propose aux entreprises et aux particuliers des environnements virtuels collaboratifs qui leur permettent d'imaginer des innovations plus durables. En développant un jumeau virtuel du monde réel, grâce à la plateforme 3DEXPERIENCE et à ses applications, Dassault Systèmes donne à ses clients les moyens de repousser les limites de l'innovation, de l'apprentissage et de la production.

Les 20 000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270 000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site www.3ds.com/fr

Sujet : Exploration des solutions LLM pour la création d'un assistant opérationnel

L'ambition stratégique de Dassault Systèmes est de révolutionner les sciences de la vie grâce au développement du jumeau numérique, et par conséquent de transformer la pratique médicale.

Au sein du Département Recherche, vous rejoindrez l'équipe HealthByMe, un groupe spécialisé dans le développement logiciel et le traitement de données médicales.

Notre mission est de concevoir la prochaine génération d'outils pour guider et accompagner les développeurs dans la création d'applications innovantes avec notre framework propriétaire, dans le but d'améliorer la prise en charge des patients et de valoriser le travail des professionnels de santé.

Nous recherchons un.e stagiaire en IA/ML pour appliquer des techniques de deep learning à la création d'un assistant basé sur un LLM (Large Language Model).

Vos missions

Votre mission sera de mettre en place et d'adapter des modèles existants afin de développer un assistant opérationnel qui aidera les développeurs à utiliser notre framework propriétaire.

Vous serez impliqué.e dans la préparation et le traitement des données, l'optimisation des modèles (fine-tuning, prompt engineering, évaluation), ainsi que leur intégration et déploiement dans notre plateforme afin d'assurer une expérience fluide pour les utilisateurs.

• Conception de l'assistant : Définir les capacités et les interactions de l'assistant LLM pour accompagner au mieux les utilisateurs du framework.
• Exploration des approches : Évaluer et comparer différentes stratégies telles que le prompt engineering, le fine-tuning, la génération augmentée par recherche (RAG) ou des approches hybrides.
• Développement de prototypes : Construire et tester des prototypes d'assistants en les intégrant à notre framework et nos outils de développement.
• Préparation des données : Identifier et sélectionner la documentation, les exemples et les jeux de données pertinents pour l'entraînement ou l'amélioration de l'assistant.
• Évaluation & itération : Tester les performances de l'assistant, recueillir les retours des développeurs et affiner la solution en termes de précision, d'utilisabilité et de rapidité.
• Documentation : Tenir à jour une documentation technique claire et des guides d'utilisation pour assurer la maintenance et l'amélioration continue de l'assistant.
• Veille scientifique : Suivre les dernières avancées en matière de LLM afin d'enrichir les capacités de l'assistant.

Vos qualifications

Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, avec une spécialisation en Informatique ou domaine équivalent, vous recherchez un stage.

Compétences techniques souhaitées :

• Maîtrise de Python et expérience avec des frameworks de machine learning (PyTorch)
• Solides compétences en résolution de problèmes et en analyse
• Compétences appréciées :
• Expérience sur des projets liés aux LLM ou en IA/ML
• Familiarité avec les jeux de données ou applications médicales

De nature curieuse, autonome, vous êtes force de proposition et savez travailler aussi bien en autonomie qu'en équipe.

Nous rejoindre c'est aussi

Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans

Principaux avantages et bénéfices :

• Environnement multiculturel
• Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé
• Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion
• Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc