CS26 - Stage - Bac+5 - Data Science - Artificial Intelligence (H/F)

Renault Group; Guyancourt; Sur place; EUR 60 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Un leader de l'automobile recherche un(e) stagiaire en Machine Learning à Guyancourt pour analyser la qualité des données et améliorer l'équité des systèmes d'intelligence artificielle. Les candidats doivent avoir de solides bases en apprentissage statistique, maîtriser Python et ses librairies, et travailler de manière autonome. Nous offrons une expérience enrichissante au sein d'une équipe dynamique.

Qualifications

• Solides bases théoriques en apprentissage statistique et modélisation.
• Curiosité scientifique, rigueur et capacité à travailler en autonomie.

Responsabilités

• Analyse de la qualité des données à travers une étude statistique.
• Mise en œuvre de méthodes pour améliorer l’équité dans l'apprentissage.
• Calibration probabiliste et régression quantile des modèles IA.
• Analyse de l’importance des variables des modèles IA.
• Détection de dérive des données en production.

Connaissances

Machine Learning

Statistique

Python

pandas

scikit-learn

PyTorch

TensorFlow

Formation

Étudiant(e) en Master ou dernière année d’école d’ingénieur

Description du poste

Company RENAULT s.a.s. Job Description

Contexte et environnement de travail

Les systèmes d'Intelligence Artificielle sont aujourd’hui omniprésents chez Renault Group : inspection visuelle en usine, aide à la conduite des véhicules intelligents, optimisation de la supply chain, et même assistants d'IA génératives dédiés aux métiers. Cependant, malgré leurs performances, ces systèmes présentent des limites : erreurs de reconnaissance, phénomènes d’hallucination, difficulté à convaincre les experts qualité de leur fiabilité face à l’humain. Ce stage a pour objectif de fournir des référentiels permettant d'évaluer et éventuellement de renforcer la confiance des systèmes d'Intelligence artificielle.

Vos missions

En tant que stagiaire, vous participerez à l’ensemble des thématiques couvrant le cycle de vie complet d’un modèle IA :

• Analyse de la qualité des données: étude statistique des bases d’apprentissage (complétude, cohérence, diversité, biais, détection des zones pauvres en information).
• Techniques d’apprentissage robustes et non biaisées: mise en œuvre de méthodes pour améliorer l’équité (repondération, fonctions de perte adaptées aux priorités métier, régularisations).
• Quantification de l’incertitude: calibration probabiliste et/ou conforme, régression quantile, distributions prédictives, détection des données hors distribution (OOD) en conditions réelles.
• Explicabilité des modèles: analyse de l’importance des variables, sensibilité conditionnelle et fiabilité des résultats.
• Analyse en conditions réelles & dérive en production: détection de dérive des données et recommandations pour un pipeline complet d’évaluation continue.

Qui êtes-vous ?

• Étudiant(e) en Master ou dernière année d’école d’ingénieur avec spécialisation en Machine Learning / Statistique.
• Solides bases théoriques en apprentissage statistique et modélisation.
• Maîtrise de Python et de ses librairies (pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).
• Curiosité scientifique, rigueur et capacité à travailler en autonomie.

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Job Family Quality & Customer Satisfaction Contract Duration

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