Analyste incertitude IA agentiques — Stage 6 mois

Societe Generale SA; Courbevoie; On-site; EUR 12,000 - 18,000; Full time

Benefits offered by this job

Télétravail possible selon le rythme

Transport 60% remboursé

Billetterie CE

Restaurants d’entreprise

Job summary

Societe Generale SA propose un stage de 6 mois au sein du département Model Risk Management à Courbevoie (Île-de-France). Vous réaliserez une revue de littérature sur l’incertitude des systèmes basés sur des LLM et implémenterez des architectures agentiques open source pour tester et fiabiliser les décisions des agents.

Le candidat doit avoir Bac+4/5 en ingénierie ou équivalent, de solides connaissances en machine learning et Python, et démontrer des qualités rédactionnelles et une bonne

Qualifications

• De formation Bac + 4/5 - École d’Ingénieurs ou équivalent universitaire, solides connaissances théoriques et opérationnelles en machine learning et en deep learning.
• Bonnes connaissances en Python.
• Qualités rédactionnelles et présentation; autonome, rigoureux, curieux, force de proposition.
• Bon esprit d’équipe, enthousiasme et bon relationnel.

Responsibilities

• Réaliser une revue de littérature sur les méthodes d’incertitude et de calibration dans les systèmes multi-agents.
• Manipuler des frameworks agentiques open source et construire une architecture simple composée de plusieurs agents collaboratifs.
• Implémenter et évaluer des méthodes de quantification de l’incertitude pour détecter les erreurs et améliorer les décisions des agents.
• Intégrer les travaux réalisés durant le stage dans le protocole de revue interne de l’équipe.
• Documenter l’étude et animer des ateliers interactifs pour présenter les avancées.

Skills

Python

Machine Learning

Deep Learning

Rédaction

Présentations

Esprit d'équipe

Education

Bac +4/5 - École d’Ingénieurs ou équivalent universitaire

Tools

PowerPoint

Web apps

Job description

Societe Generale SA propose un stage de 6 mois au sein du département Model Risk Management à Courbevoie (Île-de-France). Vous réaliserez une revue de littérature sur l’incertitude des systèmes basés sur des LLM et implémenterez des architectures agentiques open source pour tester et fiabiliser les décisions des agents.

Le candidat doit avoir Bac+4/5 en ingénierie ou équivalent, de solides connaissances en machine learning et Python, et démontrer des qualités rédactionnelles et une bonne