Data Scientist Junior H/F

Banque France; Paris; On-site; EUR 6,696 - 11,160; Full time

Job summary

La Banque de France recherche un Data Scientist Junior pour un stage de 2 mois à Paris. Ce stage inclut l'analyse des biais des modèles de langage sur différents corpus d'annonces des banques centrales.

Nous recherchons un diplômé récent en informatique ou en métier de la donnée, maîtrisant R ou Python et possédant des connaissances en Deep Learning et NLP. Une curiosité et un goût pour le travail en équipe sont essentiels.

Qualifications

• Diplômé récent en informatique ou en data science avec un intérêt pour l'économie.
• Connaissance de la programmation avancée en R ou Python.
• Bonnes capacités rédactionnelles et de communication.

Responsibilities

• Étudier les biais des modèles de langage sur différents corpus.
• Comparer les capacités des LLM à classifier les annonces des banques centrales.
• Tester les biais en matière de stabilité financière.

Skills

Connaissances en Deep Learning

NLP

Programmation en R ou Python

Education

Diplôme supérieur en informatique ou métier de la donnée

Job description

## Data Scientist Junior H/FPostulerlocations: PARISposted on: Offre publiée aujourd'huijob requisition id: JR100504**Type de recrutement : **Stage**Domaine de compétences :**Donnée**Ville :**Paris**Département :**Paris**Description du poste:**Au sein de la Direction Générale du Système d'Information (DGSI), la Direction des Données et des Services Analytiques (DDSA), est en charge, en soutien aux métiers, d'offrir un ensemble de prestations et d'outils favorisant les initiatives d'innovation, le partage, l'exploitation et la valorisation des données. La DDSA est partie prenante de l'action stratégique sur l'intelligence artificielle engagée par la Banque de France, regroupant également des expertises métiers, réglementaires, informatiques pour intégrer les solutions d'intelligence artificielle (IA) dans le Système d'Information de l'entreprise. Le stage s'inscrira dans ce contexte.Ce stage vise à étudier si les grands modèles de langage (LLM) développent des biais lorsqu’ils sont entraînés sur des corpus de textes américains plutôt que sur des corpus français ou européens. L’idée est de vérifier si les données d’entraînement influencent la manière dont les modèles interprètent les communications des banques centrales.Pour cela, le projet vise à comparer la capacité de différents LLM à classifier les annonces des banques centrales selon leur orientation monétaire (« hawkish » ou restrictive, versus « dovish » ou accommodante), en se basant sur une échelle de référence validée par des experts humains. Les modèles entraînés sur les textes de la Réserve fédérale américaine (Fed) seront testés sur les communications de la BCE et de la Banque de France, et inversement. Pour tester les biais en matière de stabilité financière, le même exercice sera réalisé sur les données des banques commerciales américaines, européennes et françaises.L’objectif est de distinguer deux phénomènes : la performance du modèle (écart par rapport au jugement humain) et le biais éventuel (tendance systématique à juger les textes comme plus restrictifs ou plus accommodants). Si un biais apparaît après l’entraînement spécialisé mais pas dans le modèle de base, il pourra être attribué au corpus utilisé pour l’apprentissage.Cette recherche permettra de mieux comprendre dans quelle mesure les données d’entraînement influencent les analyses produites par les LLM et d’identifier les précautions méthodologiques nécessaires pour leur utilisation future dans l’analyse économique et monétaire.**Profil recherché:**Formation recherchée : · Vous êtes diplômé récent d'une formation supérieure en métier de la donnée ou informatique (Ingénieur ou formation universitaire) avec un goût pour l'économie (une double formation serait un plus)· Votre cursus scolaire vous a permis de maîtriser les fondements mathématiques et statistiques des techniques science des données et IA et vous avez mis en pratique vos connaissances au travers de projets étudiants et/ou de stages.Compétences : · Prérequis : connaissance en Deep Learning et NLP avec une première expérience dans l'utilisation de modèles de type LLM· Maitrise de la programmation avancée en R ou Python· Aptitude à vulgariser une information complexe aussi bien à l'écrit qu'à l'oral, bonnes capacités rédactionnelles et de communicationQualités : · Esprit méthodique et rigueur d'analyse.· Force de proposition, agilité, autonomie.· Curiosité et créativité· Goût du travail en équipeStage de 2 mois à pouvoir dès que possible *La Banque de France est une institution socialement responsable**,**attachée au respect de la diversité sous toutes ses formes, à la lutte contre les discriminations, à favoriser la parité Femme/Homme et à garantir un environnement de travail de qualité.**Des aménagements de poste peuvent être organisés pour tenir compte des handicaps des personnes recrutées.*