CHARGÉ.E D’ÉTUDES EN INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

ADAR; Rennes; On-site; EUR 10,000 - 15,000; Full time

Job summary

L'Université de Rennes, acteur majeur de l’enseignement et de la recherche, propose une alternance d’un an au sein de l’Institut IRISA, département LACODAM, sur un projet visant à comprendre les biais dans un pipeline IA. Vous travaillerez sous la supervision d’une enseignante-chercheuse, dans un cadre stimulant et collaboratif, sur des problématiques d’intelligence artificielle interprétable.

Le poste est destiné à un étudiant préparant un master en Intelligence Artificielle, avec une

Qualifications

• Étudiant préparant un master en Intelligence Artificielle.
• Expérience dans le secteur de la recherche (stages).
• Connaissances en IA et mathématiques.
• Force de propositions et appétence pour le travail d’équipe.

Responsibilities

• Réaliser un état de l’art autour de la composition des biais dans un pipeline IA.
• Proposer un cadre formel pour la caractérisation de la composition des biais.
• Expérimenter et appliquer sur un pipeline d’IA agentique.
• Collaborer au sein de l’équipe LACODAM et avec l’enseignante-chercheuse.
• Participer à la rédaction de résultats et de publications.

Skills

IA

Mathématiques

Esprit d'équipe

Propositions

Education

Master en Intelligence Artificielle

Job description

LUniversité de Rennes, établissement d’enseignement et de recherche et un des premiers employeurs du bassin rennais, offre un environnement propice à l’épanouissement de ses personnels et étudiants. Elle est engagée dans la transition écologique et environnementale, la promotion de la diversité, l’égalité entre les femmes et les hommes, l’inclusion des personnes en situation de handicap.

Service d’affectation : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (IRISA)

L’IRISA est l'un des plus grands laboratoires de recherche français dans le domaine de l'informatique et des nouvelles technologies de l'information (plus de 850 personnes). Rattaché à neuf établissements d’enseignement supérieur et de recherche, dont l’Université de Rennes, il développe des projets scientifiques d’excellence dans les domaines de la bio-informatique, la sécurité des systèmes, les nouvelles architectures logicielles, la réalité virtuelle, l'analyse des big data et l'intelligence artificielle.

L’IRISA est structuré en 7 départements scientifiques regroupant chacun plusieurs équipes de recherche. Au sein du département « Gestion des données et de la connaissance », l’équipe LACODAM (Data-mining, machine learning) développe des approches d'exploration de données et d'apprentissage pour l'aide à la décision et la production de connaissances : la plupart des approches proposées contribuent au domaine de l'IA interprétable.

Au sein de l’équipe LACODAM et rattachée à une enseignante-chercheuse, vous travaillerez sur un projet de recherche qui vise à comprendre l’impact des biais et erreurs introduits sur les différentes étapes d'un pipeline automatisé.

Vos Principales Missions Seront De

• Réaliser un état de l’art autour de la problématique de la composition des biais dans un pipeline IA
• Proposer un cadre formel pour la caractérisation de la composition des biais
• Expérimenter et appliquer sur un pipeline d’IA agentique
• Etudiant préparant un master en Intelligence Artificielle
• Expérience dans le secteur de la recherche (stages)
• Connaissances en IA (compréhension des modèles, développement) et en mathématiques
• Force de propositions
• Appétence pour le travail d’équipe

Environnement Et Contexte De Travail

• Lieu de travail : campus universitaire rennais de Beaulieu

Retrouvez les avantages et valeurs de l’Université sur notre site Marque Employeur : https://univ-rennes.nous-recrutons.fr/

Nos recrutements sont fondés sur les compétences, sans distinction d’origine, d’âge ou de genre et tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Modalités De Recrutement

• Emploi proposé en contrat d’apprentissage d’une durée d’un an ouvert aux étudiant.e.s de l’Université de Rennes préparant un diplôme de niveau master 2
• Prise de fonctions souhaitée : dès que possible
• Date limite de candidature : 23 octobre