Stage Data Science & IA – Graphes, Ontologies, LLMs

Astek; Paris; Sur place; EUR 12 000 - 17 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Accélérateur d’expérience

Projets stimulants

Accompagnement personnalisé

Académie interne

Environnement convivial

Résumé du poste

Astek recrute un stagiaire en data science et IA pour travailler sur des données hétérogènes et complexes, en lien avec des graphes de connaissances et des ontologies.

Intégré à une équipe d’ingénieurs et de chercheurs à La Défense, vous contribuerez à des travaux appliqués et à la publication de livrables techniques. Le stage peut démarrer entre janvier et avril 2027 et se dérouler dans un cadre structuré de recherche.

Qualifications

• Étudiant en dernière année d’école d’ingénieurs ou Master 2 orienté informatique, data science ou IA.
• Intérêt pour la gestion et l’analyse de données complexes et l’IA.
• Première expérience en programmation (Python) souhaitée.
• Connaissance des frameworks IA (ex : Keras) appréciée.

Responsabilités

• Gérer et intégrer des données hétérogènes issues de sources multiples.
• Concevoir et exploiter des graphes de connaissances et des ontologies.
• Développer des méthodes de modélisation sémantique des données.
• Utiliser IA et ML pour l’analyse et la valorisation des données.
• Mettre en place des moteurs de recherche sémantique et de NLP.
• Participer à des travaux de visualisation et d’exploration des données.
• Intégrer des modèles avancés (ex : LLMs) pour améliorer l’accès et la compréhension des informations.

Connaissances

Python

Keras

Big Data

Data science

IA / ML

Formation

Master 2 en informatique / data science

Outils

Frameworks IA

Description du poste

Astek recrute un stagiaire en data science et IA pour travailler sur des données hétérogènes et complexes, en lien avec des graphes de connaissances et des ontologies.

Intégré à une équipe d’ingénieurs et de chercheurs à La Défense, vous contribuerez à des travaux appliqués et à la publication de livrables techniques. Le stage peut démarrer entre janvier et avril 2027 et se dérouler dans un cadre structuré de recherche.