Stage - assistant ai engineer - développement de systèmes rag agentiques H/F

Crédit Agricole SA; Montrouge; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une banque internationale recherche un stagiaire assistant ingénieur IA pour participer à l'amélioration de sa plateforme de génération de recherche. Ce stage met l'accent sur le développement d'architectures d'agents et implique des compétences en traitement de langage naturel et deep learning. Une formation en data science est requise.

Qualifications

• Formation en data science avec une dominante en traitement de langage naturel.
• Compétences en deep learning et développement logiciel.
• Capacité à travailler dans des environnements cloud.

Responsabilités

• Développer des architectures d'agents pour orchestrer des recherches.
• Investiguer des mécanismes de planification et raisonnement.
• Intégrer des outils externes dans le processus de raisonnement.

Connaissances

Traitement de langage naturel

Deep learning

Développement logiciel

Formation

Université ou école d'ingénieur en data science

Description du poste

Stage - assistant ai engineer - développement de systèmes rag agentiques H/F

Au sein de la Direction de la Transformation Technologique Data & IA (TEC), la Direction Data & IA Groupe a pour ambition de maximiser la contribution de la Data et de l’Intelligence Artificielle au fonctionnement du Crédit Agricole. Elle s’appuie notamment pour cela sur le DataLab Groupe pôle de référence en conception interne de solutions Data & IA innovantes et industrielles en partenariat avec les entités du Groupe.

Le DataLab Groupe dispose de toutes les compétences Data coopérant au sein de Squads pluridisciplinaires selon une méthode interne d’inspiration Agile : Data & AI Engineering visant à préparer les données, définir les architectures, infrastructures et « packager » les solutions qui y seront déployées pour intégration dans le SI; Data Science Analytique et Sémantique pour concevoir des algorithmes d’Intelligence Artificielle basés sur l’open source exploitant respectivement des données structurées (tabulaires) et des données non structurée (texte, image, voix, vidéos) afin de répondre aux besoins exprimés par les métiers des entités du Groupe; Gestion de projets qui avec l’ensemble des partenaires et équipes techniques du DataLab Groupe, permet d\’identifier et étudier les opportunités, cadrer les projets et en coordonner la réalisation.

L'objectif du stage est d'améliorer la plateforme interne de Retrieval Augmented Generation (RAG), appelée CA Generative Search (CAGS) déjà déployée en production pour de multiples métiers, en participant aux développements de nouvelles fonctionnalités agentiques.

Le stagiaire sera amené à intervenir sur différentes problématiques :

• Développer des architectures d'agents pour orchestrer des recherches complexes multi-étapes
• Investiguer les mécanismes de planification et de raisonnement pour améliorer la qualité des réponses
• Implémenter des capacités de self-reflexion et de correction automatique des réponses
• Intégrer des outils externes dans le processus de raisonnement agentique.

Après avoir réalisé un état de l'art spécifique à chaque axe de travail, le stagiaire devra comparer les différentes pistes d'amélioration afin de sélectionner les plus pertinentes, avant d'intégrer ses travaux à CAGS, conjointement avec un stagiaire travaillant sur les aspects Data Science. Le défi est particulièrement relevé compte tenu des exigences d’industrialisation et de sécurité inhérentes au système d’information d’une banque.

Dans l’objectif de livrer des fonctionnalités intégrables au sein des solutions industrielles en production, les stages se déroulent sous l’encadrement d’experts IA au sein d’une Squad pluridisciplinaire ayant comme référent fonctionnel un chef de projet IA, et selon la méthode Projet du DataLab Groupe qui fait l’objet d’une certification IA de confiance et d’une labélisation RSE.

Le stagiaire aura accès à des environnements d’engineering industriel puissants et à l’état de l’art, en local et dans le cloud.

Profil recherché : Université, école d\'ingénieur avec une formation data science avec une dominante traitement de langage naturel (NLP), deep learning et développement logiciel.