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STAGE 2026 - Assistant IA Hors-Ligne - F/H

Groupe Berger-Levrault

Nanterre

Sur place

EUR 40 000 - 60 000

Plein temps

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Résumé du poste

Une entreprise de logiciels recherche un stagiaire pour rejoindre son équipe en tant qu'Assistant IA Hors-Ligne. Vous aurez l'opportunité de concevoir des systèmes d'assistance hors-ligne pour des techniciens en maintenance, tout en utilisant vos compétences en Python et en traitement documentaire. Ce stage de 6 mois débutant au printemps 2026 est l'occasion de travailler sur des technologies avancées telles que les tiny LLM. Intéressé(e) par l'Edge AI ? Postulez maintenant !

Prestations

Accès à une thèse CIFRE / doctorat
Culture d'inclusion
Travail collaboratif dans une équipe innovante

Qualifications

  • Vous rechercherez un stage de 6 mois débutant au printemps 2026.
  • Vous avez une excellente maîtrise de Python.
  • Vous comprenez les contraintes liées aux environnements industriels.

Responsabilités

  • Concevoir et prototyper un système d'assistance hors-ligne.
  • Analyser des ordres de travail pour identifier les besoins documentaires.
  • Générer des embeddings et structurer le pack dans le format standard.

Connaissances

Maîtrise de Python
Compétences en traitement documentaire
Compréhension des contraintes mobiles
Intérêt pour l'Edge AI
Notions en RAG, embeddings et chunking

Formation

Étudiant en Informatique, Génie Logiciel ou Data Engineering
Description du poste
STAGE 2026 - Assistant IA Hors-Ligne - F/H
Informations générales

STAGE 2026 - Assistant IA Hors-Ligne - F/H

🚴 Label Pro Vélo - Niveau Argent : nous sommes en selle… vous venez ? (site de Labège)

Berger-Levrault est un éditeur de logiciel international basé en France qui s’adresse aux collectivités et administrations locales, aux établissements de santé, au monde de l’éducation et à l’industrie. Le Groupe implanté en Europe, au Maroc et au Canada compte 40 000 clients sur les 5 continents.

Berger-Levrault est le leader des solutions logicielles de Ressources Humaines et de Gestion Financière pour les secteurs public et parapublic en France et en Espagne, ainsi que le leader européen des solutions de gestion de maintenance.

Acteur de proximité solide et pérenne, Berger-Levrault collabore avec ses clients et partenaires pour rendre le monde plus simple et plus sûr grâce à un numérique sécurisé et accessible à tous.

Engagés dans une transformation numérique responsable, les 2 200 collaborateurs de Berger-Levrault agissent au quotidien pour être à la hauteur des enjeux sociétaux, économiques et environnementaux de leurs clients par la création de solutions digitales de confiance.

🔍 Sujet :Générateur Intelligent de Packs d'Assistance pour la Maintenance Industrielle Hors-Ligne

Les techniciens de maintenance interviennent régulièrement dans des environnements totalement déconnectés : tunnels, sous-sols industriels, zones isolées ou sites sécurisés. Dans ces situations, notre assistant IA en ligne (basé sur un LLM déployé sur nos serveurs) devient inutilisable.

Pour dépasser cette limite, CARL développe un assistant IA hors-ligne reposant sur des tiny LLM embarqués (Phi, Gemma Nano, TinyLlama…). Ces modèles ne peuvent être réellement efficaces que s’ils disposent d’un pack d’assistance : un ensemble optimisé de documents, extraits pertinents, historiques, procédures et métadonnées de recherche adaptés à leur capacité de contexte réduite.

Ce pack doit être généré en amont, en combinant :

  • les données issues de la GMAO CARL Source,
  • la documentation technique et les historiques d’intervention,
  • et les capacités de notre assistant IA en ligne (via API interne) pour identifier les sections réellement utiles.

Le format de pack, le modèle d’embedding et le moteur hors-ligne existant seront fournis : le stage se concentre sur la génération et l’optimisation des contenus

Concevoir et prototyper un système capable de créer automatiquement un pack d’assistance compact, pertinent et exploitable par un tiny LLM hors-ligne, à partir :

  • de l’analyse d’un ordre de travail,
  • de la sélection intelligente des contenus pertinents,
  • de la génération des embeddings, index et métadonnées nécessaires au moteur offline.

1. Sélection de contenu

  • Analyser l’OT (Ordre de travail) pour identifier les besoins documentaires.
  • Extraire les sections pertinentes (PDF, images, historiques).
  • Utiliser l’assistant IA en ligne pour obtenir résumés et extraits ciblés.
  • Fusionner et filtrer ces contenus pour ne conserver que l’essentiel.

2. Construction du pack hors-ligne

  • Générer embeddings et index locaux (modèles fournis).
  • Structurer le pack dans le format standard du moteur offline.
  • Préparer le chunking adapté aux tiny LLMs.
  • Compresser et réduire la taille.
  • Dédupliquer et prioriser les contenus.
  • Mettre en place des indicateurs simples de qualité.
  • Tester le pack dans l’assistant hors-ligne existant.
  • Vérifier pertinence, cohérence et temps de réponse.
  • Valider le comportement sur mobile.

Extensions possibles

  • Mises à jour incrémentales.
  • Scoring qualité avancé.
  • Prototype fonctionnel du générateur de packs
  • Pipeline d’extraction et de sélection de contenu
  • Spécification du pack (structure, index, métadonnées)
  • Rapport d’optimisation
  • Jeux de tests et résultats de compatibilité
  • Documentation d’intégration

Les plus de ce stage :

  • Travail direct sur embeddings, index vectoriels, chunking et pipelines documentaires
  • Possibilité d’accès à une thèse CIFRE / doctorat sur les tiny LLM et l’Edge AI
  • Vous êtes étudiant en Informatique, Génie Logiciel ou Data Engineering et vous recherchez un stage de 6 mois débutant au printemps 2026.
  • Vous avez une excellente maîtrise de Python.
  • Vous possédez des compétences en traitement documentaire, NLP ou indexation.
  • Vous comprenez les contraintes mobiles (stockage, mémoire).
  • Vous avez des notions en RAG, embeddings et chunking.
  • Vous vous intéressez à l’Edge AI / IA embarquée.
  • Vous connaissez les environnements industriels ou la GMAO.

Intégré(e) à la Direction de la Recherche et de l’Innovation Technologique (DRIT) de Berger Levrault, vous rejoindrez une équipe innovante qui valorise la curiosité, la collaboration et l’expérimentation. Chercheurs, doctorants, étudiants et ingénieurs collaborent quotidiennement pour concevoir des solutions innovantes et préparer les usages technologiques de demain.

1 - Postulez via notre espace candidat.

2 - Si votre profil nous fait lever un sourcil, attendez-vous à recevoir un appel pour un premier échange téléphonique.

3 - Vous avez réussi à piquer notre curiosité. Attendez-vous à ce qu'on vous propose un deuxième échange, que ce soit à distance ou dans nos locaux. Parce qu’un bon échange, c’est avant tout un échange bien préparé, dites-nous si vous avez besoin d’aménagements spécifiques. Nous ferons en sorte que tout se passe au mieux.

4 - En fin d’entretien, notre Talent Acquisition Partner prendra le temps de vous partager un retour personnalisé sur votre CV : vos forces, les aspects à peaufiner, et des tips personnalisés pour vous aider à avancer sereinement vers vos objectifs.
L’idée ? Que chaque échange soit utile, bienveillant et constructif, et que vous repartiez toujours avec un feedback.

5 - Rassurez-vous, nous reviendrons vers vous avec une réponse, qu’elle soit positive 👍ou non👎.

Recruteuse: Camille PERUSIN, Talent AcquisitionPartner

Ne laissez pas cette occasion vous filer entre les doigts, postulez dès maint en cliquant sur “postuler via l’espace candidat”!

Nous nous engageons à :

  • Accueillir et intégrer les talents uniques des personnes en situation de handicap. Nos offres sont ouvertes aux personnes en situation de handicap et nous mettons en place les aménagements nécessaires pour garantir un environnement de travail adapté à chacun.
  • Cultiver une culture d'inclusion où la différence est valorisée
  • Sensibiliser et accompagner nos équipes aux enjeux de diversité

Parce que la singularité de chacun est une richesse, nous mettons tout en place pour que chaque collaboratrice et collaborateur puisse s'exprimer et s'épanouir pleinement.

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