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ChapsVision, acteur européen du Big Data et de l’IA, recherche un stagiaire au sein de l’équipe AI Research pour contribuer à des travaux appliqués autour des LLM, du Retrieval-Augmented Generation et des architectures agentiques.
Le stage vise à développer des approches permettant aux modèles de langage d’interagir avec des bases documentaires, SQL, bases vectorielles et graphes de connaissances afin d’améliorer la qualité des réponses générées.
En quelques années, ChapsVision s’est imposé comme un acteur européen de référence du Big Data et de l’Intelligence Artificielle.
Notre ambition : permettre aux entreprises et aux organisations publiques d’exploiter leurs données de manière souveraine, sécurisée et intelligente.
Depuis 2019 :
Une suite IA dédiée aux entreprises : CRM, Marketing Automation, Commerce Unifié, Analytics
Des solutions souveraines pour les acteurs stratégiques publics : défense, renseignement, cybersécurité
Le tout s’appuie sur ArgonOS, notre plateforme de traitement massif de données, renforcée par les technologies RAG de Sinequa.
Au sein de notre équipe AI Research, vous participerez à des travaux de recherche appliquée autour des LLM, du Retrieval-Augmented Generation (RAG) et des architectures agentiques.
L'objectif du stage est de développer de nouvelles approches permettant aux modèles de langage d'interagir plus efficacement avec des bases documentaires, des bases SQL, des bases vectorielles ou des graphes de connaissances afin d'améliorer la qualité des réponses générées.
Bibliographie :
1. Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG — Singh, A., Ehtesham, A., Kumar, S., Khoei, T. T. (2025). arXiv:2501.09136.
2. A Survey of NL2SQL with Large Language Models: Where are we, and where are we going? — Liu, X., Shen, S., Li, B., et al. (2024). arXiv:2408.05109.
3. DTS-SQL: Decomposed Text-to-SQL with Small Large Language Models — Pourreza, M., Rafiei, D. (2024). Findings of EMNLP 2024 / arXiv:2402.01117.
4. Externalization in LLM Agents: A Unified Review of Memory, Skills, Protocols and Harness Engineering — Zhou, C., Chai, H., Chen, W., et al. (2026). arXiv:2604.08224. https://arxiv.org/abs/2604.08224
5. Natural Language Tools: A Natural Language Approach to Tool Calling in Large Language Models — (2025). arXiv:2510.14453. https://arxiv.org/abs/2510.14453
Formation
Hard Skills
Soft Skills
Langues
ChapsVision s\'inscrit dans une démarche d\'inclusion et s\'engage à étudier toutes les candidatures aux regards des compétences et qualifications de chacun. Dans un souci de clarté, l’écriture inclusive n’est pas utilisée dans cette annonce. Les termes employés se réfèrent aussi bien au genre féminin que masculin.