CS27 - BAC+5 - Data Scientist - Évaluation et déploiement de modèles multimodaux pour des cas d’usage industriels

Renault Group; Boulogne-Billancourt; Híbrido; EUR 20.000 - 29.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Renault Group recherche un(e) étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur ou Master 2 spécialisé en data science, IA ou vision par ordinateur pour travailler au Centre d’Excellence IA de Renault Digital. Vous contribuerez à définir, évaluer et déployer des modèles multimodaux en environnement industriel.

Le poste est hybride: 3 jours/sem en atelier Boulogne-Billancourt et 2 jours en télétravail, avec déplacements ponctuels au Technocentre et sur sites.

Formación

• Vous êtes en dernière année d’école d’ingénieur ou de Master 2, avec une spécialisation en data science, IA ou vision par ordinateur.
• Solides bases en Machine Learning, Deep Learning et traitement multimodal (vision, audio).
• Maîtrise de Python et des frameworks IA.
• Connaissance des environnements cloud avec déploiement d’endpoints et de conteneurs (GCP apprécié).
• Notions d’inférence optimisée ou d’embarqué appréciées (quantification, vLLM, ONNX, TensorRT, Jetson).
• Rigueur expérimentale et capacité à analyser et synthétiser des résultats scientifiques.
• Autonomie, curiosité pour le terrain et aisance pour échanger avec des équipes opérationnelles en usine.

Responsabilidades

• Cadrer les cas d’usage avec les usines et les équipes data science du AI CoE: données disponibles, contraintes terrain, critères de succès.
• Benchmarker les modèles: revue bibliographique, analyse comparative des caractéristiques, sélection de modèles par famille.
• Définir les métriques de chaque cas d’usage : qualité métier, robustesse, opérationnel et coût, pérennité.
• Construire le framework d’évaluation en Python, reproductible et extensible.
• Déployer et comparer les solutions retenues sur GCP ou sur matériel embarqué, en testant des leviers d’optimisation (fine-tuning léger, quantisation).
• Rédiger la guideline d’usage : recommandation d’approche et de modèle par cas d’usage, validée avec les usines.

Conocimientos

Machine Learning

Deep Learning

Multimodal processing

Python

Frameworks IA

Educación

Engineering school or Master 2 in data science/IA

Herramientas

Python

GCP

ONNX

TensorRT

Jetson

Descripción del empleo

CompanyRENAULT s.a.s.Job DescriptionVotre environnementRenault Group investit dans l’IA pour répondre à des besoins métiers variés, de la conception à la production. Vous rejoindrez le Centre d’Excellence IA de Renault Digital, qui réunit une quinzaine de data scientists et porte les projets d’IA transverses du groupe.Vous travaillerez en lien direct avec les équipes des usines ou métier qui seront vos interlocuteurs pour définir les cas d’usage et valider vos recommandations. Vous aurez accès à des cas d’usage issus de plusieurs directions (industrie, ingénierie, finance, qualité, après-vente) et à des données variées : séries temporelles, images, audio, vidéo, verbatims.Moyens techniques : environnement GCP, accès à des API de modèles en ligne, matériel embarqué de test si besoin.Lieu : Boulogne-Billancourt (3 j/sem) et télétravail (2 j/sem), avec déplacements ponctuels au Technocentre de Guyancourt et sur sites de production.Encadrement :T. Phe-Neau, PhD, Chapter Leader, Data Scientist @ Renault DigitalA. Vouillon, Head of AI CoE @ Renault GroupVotre missionDéterminer, pour les cas d’usage industriel définis, quel type de modèle multimodal déployer, et outiller ce choix de façon durable.La durée de vie des modèles déployés est aujourd’hui d’environ un an. Les modèles open source (ex. Gemma, DeepSeek, Qwen) déployés en interne peuvent s’affranchir du cycle de vie des fournisseurs. Mais en usine, le bon choix dépend aussi de la latence, de la connectivité, de la confidentialité, du matériel en bord de ligne et du coût. Vous comparerez donc trois familles d’approches : modèles en ligne via API (référence de performance), modèles open source auto-hébergés sur GCP et modèles embarqués sur matériel edge.L’évaluation pourra porter sur deux problématiques, précisées avec les équipes métier : la détection d’anomalies sur images ou la transcription vocale (speech-to-text) avec vocabulaire spécifique.Vos missions principalesCadrer les cas d’usage avec les équipes des usines et les équipes data science du AI CoE: données disponibles, contraintes terrain, critères de succès.Benchmarker les modèles : revue bibliographique, analyse comparative des caractéristiques, sélection de modèles par famille.Définir les métriques de chaque cas d’usage :qualité métier (ex : rappel à taux de fausse alarme fixé et F1 pour les anomalies, WER et taux d’erreur sur le vocabulaire métier pour la transcription) ;robustesse (ex : éclairage, bruit d’atelier, accents) ;opérationnel et coût (ex : latence, débit, mémoire, coût par inférence) ;pérennité (ex : licence, souveraineté, dépendance fournisseur).Construire le framework d’évaluation en Python, reproductible et extensible à de nouveaux modèles et cas d’usage.Déployer et comparer les solutions retenues sur GCP ou sur matériel embarqué, en testant des leviers d’optimisation (fine-tuning léger, quantisation).Rédiger la guideline d’usage : recommandation d’approche et de modèle par cas d’usage, validée avec les usines, et bonnes pratiques pour un usage pérenne (long-term support).Votre profilVous êtes en dernière année d’école d’ingénieur ou de Master 2, avec une spécialisation en data science, IA ou vision par ordinateur.Solides bases en Machine Learning, Deep Learning et traitement multimodal (vision, audio).Maîtrise de Python et des frameworks IA.Connaissance des environnements cloud avec déploiement d’endpoints et de conteneurs (GCP apprécié).Notions d’inférence optimisée ou d’embarqué appréciées (quantification, vLLM, ONNX, TensorRT, Jetson).Rigueur expérimentale et capacité à analyser et synthétiser des résultats scientifiques.Autonomie, curiosité pour le terrain et aisance pour échanger avec des équipes opérationnelles en usine.Apports pour l’étudiantExpertise sur les modèles multimodaux open source et commerciaux, et sur leur intégration en environnement industriel, du cloud à l’embarqué.Expérience pratique sur des problématiques réelles et variées, au contact des équipes des usines.Contribution à un framework et à des guidelines stratégiques pour l’IA générative en entreprise.Connaissance des bonnes pratiques MLOps pour le déploiement des projets IA chez Renault Group.Intégration aux équipes du AI CoE, aux séances de best practices et découverte des sujets IA de bout en bout.Job FamilyInformation Technologies & SystemsContract Duration6 monthsRenault Group is committed to creating an inclusive working environment and the conditions for each of us to bring their passion, perform to the full and grow, whilst being themselves.We find strength in our diversity and we are engaged to ensure equal employment opportunities regardless of race, colour, ancestry, religion, gender, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, etc. If you have a disability or special need requiring layout of the workstation or work schedule, please let us know by completing this form.In order to follow in real time the evolution of your applications and to stay in touch with us, we invite you to create a candidate account. This will take you no more than a minute and will also make it easier for you to apply in the future.By submitting your CV or application, you authorise Renault Group to use and store information about you for the purposes of following up your application or future employment. This information will only be used by Renault Group companies as described in the Group privacy policy .