Stage - Assistant(e) Data Scientist – Speech-to-speech en temps réel H/F

Crédit Agricole; Montrouge; Sur place; EUR 7 800 - 12 000; Plein temps

Résumé du poste

Crédit Agricole S.A. recherche un stagiaire IA/Data Science en Île-de-France (Montrouge) pour travailler au sein de l entité CA-AI.

Sous encadrement, vous cartographierez l état de l art S2S et concevrez des métriques d évaluation pertinentes, en développant une interface de test et une pipeline S2S avec des modèles open source. Le stage vise à optimiser latence, qualité et coût, avec publication possible si les résultats le permettent.

Qualifications

• Diplôme en école d'ingénieur ou université, spécialisation Data Science/Statistiques.
• Bon niveau en Python et librairies Data Science.
• Anglais bilingue souhaité.

Responsabilités

• Cartographier l état de l art des méthodes S2S et des composants des pipelines.
• Concevoir une méthodologie d évaluation (latence, intelligibilité), construire des jeux de tests.
• Développer une interface de test interactive et un pipeline S2S avec des modèles open source.
• Analyser les compromis et optimiser latence et coût.
• Intégrer les développements dans les produits et réaliser une publication si nécessaire.

Connaissances

Deep Learning

Python

Data Science

Anglais Bilingue

Formation

Ingénieur ou Université (Data Science/Statistiques)

Outils

LLM/DL/Libraries DataSci

Description du poste

Crédit Agricole S.A.

Rejoignez Crédit Agricole Artificial Intelligence (CA-AI), la nouvelle entité du groupe Crédit Agricole dédiée à l’industrialisation et au déploiement de solutions IA communes, au service de la transformation des métiers du Groupe [lancement officiel le 19/10/2026].

Son objectif : développer une IA industrielle performante, résiliente et durable, grâce à la maîtrise des choix technologiques et des dépendances. Pour se faire, CA-AI conçoit, développe et opère ces solutions pour les différentes entités du Groupe. Elle mutualise expertises, plateformes et capacités technologiques pour accélérer leur passage à l’échelle et créer durablement de la valeur au travers des usages déployés par les métiers et leurs IT.

En agissant chaque jour dans l’intérêt de la société, nous sommes un groupe engagé en faveur des diversités et de l’inclusion et plaçons l’humain au cœur de toutes nos transformations. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Les missions principales du stage seront:

• Cartographier l’état de l’art: Documenter les différentes méthodes de S2S, et les composants des pipelines composés
• Concevoir une méthodologie d’évaluation : Définir des métriques adaptées (latence, qualité vocale, intelligibilité, préservation du sens), construire des jeux de tests représentatifs couvrant différents domaines métiers et langues, établir des benchmarks comparatifs entre approches S2S et STT+LLM+TTS;
• Développer une interface de test : Créer une application interactive permettant de tester les modèles en temps réel, visualiser les performances (latence, qualité), comparer les résultats entre différentes architectures et configurations;
• Implémenter une pipeline S2S : Intégrer des modèles open source (Seamless, Whisper, Riva, OmniVoice), optimiser pour la latence et la qualité, explorer l’intégration de glossaires métier pour améliorer la précision terminologique bancaire;
• Analyser les compromis : Comparer les approches end-to-end S2S versus pipelines composées, évaluer les coûts computationnels, identifier les seuils d’optimisation performance/latence/coût.

Organisation et livrables:
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 qui fait l’objet d’une certification IA de confiance et d’une labélisation RSE.

Les étapes clés du stage sont les suivantes :

• Veille bibliographique sur la problématique;
• Sélection et implémentation des approches les plus adaptées à la problématique ;
• Réalisation d’une étude comparative sur des données internes et externes;
• Intégration des développements dans les produits;
• Publication scientifique si les travaux aboutissent à de nouvelles approches plus performantes que l’état de l’art

De formation supérieure en école d’ingénieur ou en université, avec une spécialisation en Data Science/Statistiques.Compétences techniques :Deep Learning / LLMDéveloppement python et bonnes connaissances des librairies utilisées en Sciences des DonnéesCompétences générales :Grande rigueur et autonomieAptitude pour le travail en équipeCommunication claireInnovation / R&D et force de propositionLibrairies de développement: PythonAnglais Bilingue