Stage IA NLP & IA Générative — Projets en Environnement

Eurofins

Paris

Sur place

EUR 12 000 - 18 000

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Résumé du poste

Eurofins Environnement France recherche un stagiaire en Intelligence Artificielle et NLP à Paris (10e). Le poste vise à explorer et développer des solutions IA pour analyser et structurer des données textuelles des laboratoires.

Vous serez amené.e à identifier des cas d'usage, développer un prototype et tester les résultats sur des données réelles, en mettant l'accent sur la qualité des données et la confidentialité.

Qualifications

  • Étudiant.e en dernière année d'école d'ingénieur ou formation universitaire équivalente, vous avez une spécialisation ou une forte appétence pour l'IA.
  • Intérêt et connaissance en IA/ML et NLP.
  • Maîtrise ou curiosité pour l'IA générative et les modèles de langage.
  • Intérêt pour la Data Science et/ou le développement logiciel.

Responsabilités

  • Identifier des cas d'usage pertinents et développer une solution IA.
  • Analyser, structurer, rechercher ou exploiter des données textuelles issues des laboratoires.
  • Explorer NLP et IA générative pour extraire, classer, résumer ou rechercher l'information.
  • Développer un prototype/POC sur un ou plusieurs cas d'usage.
  • Tester la pertinence et la fiabilité des résultats sur des données réelles.
  • Prendre en compte la qualité des données, confidentialité et traçabilité.
  • Recueillir les retours des utilisateurs et améliorer progressivement la solution.
  • Formaliser les résultats et proposer une feuille de route pour un déploiement.

Connaissances

IA/ML
NLP
IA générative
Data Science
Python
PyTorch
Azure
Développement logiciel

Formation

Dernière année d'ingénieur ou équivalent

Outils

Azure
Python
PyTorch

Description du poste

Eurofins Environnement France recherche un stagiaire en Intelligence Artificielle et NLP à Paris (10e). Le poste vise à explorer et développer des solutions IA pour analyser et structurer des données textuelles des laboratoires.

Vous serez amené.e à identifier des cas d'usage, développer un prototype et tester les résultats sur des données réelles, en mettant l'accent sur la qualité des données et la confidentialité.

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