Stage Ingenieur IA: Fine-Tuning LLMs en Data & NLP – Rennes

Thales Group; Rennes; Hybride; EUR 8 900 - 13 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Stage conventionné

Rémunération selon diplôme et niveau d

Résumé du poste

Thales Group recrute un stagiaire Ingénieur Intelligence Artificielle – Fine Tuning à Rennes, sur site, pour 6 mois. Vous contribuerez à l'adaptation de modèles de langage à nos données métier et d'ingénierie, en suivant des approches telles que LoRA/QLoRA et RAG.

Vous préparerez les jeux de données, effectuerez des expérimentations et restreindrez les paramètres pour obtenir des modèles plus fiables, documentés et reproductibles, en collaboration avec l'équipe Engineering IA.

Qualifications

• Connaissances en NLP et LLM.
• Maîtrise de Python et de l'écosystème ML (PyTorch, Hugging Face Transformers/PEFT).
• Une première expérience en fine-tuning est un plus.

Responsabilités

• Préparer les données: collecter, nettoyer, structurer et annoter des corpus métier et techniques et construire des jeux de données d'entraînement.
• Réaliser un état de l'art des techniques d'adaptation et des modèles open-source.
• Conduire les expérimentations de fine-tuning et suivre les entraînements sur GPU.
• Évaluer les modèles et proposer des recommandations.
• Industrialiser les travaux: scripts reproductibles et documentation.
• Restituer les résultats aux équipes produit et engineering.

Connaissances

NLP & LLM

Python

Rigueur expérimentale

Vulgarisation & synthèse

Formation

École d'ingénieur ou Master en Data Science/IA/Informatique

Outils

PyTorch

Hugging Face Transformers/PEFT

LLM Fine-Tuning

Description du poste

Thales Group recrute un stagiaire Ingénieur Intelligence Artificielle – Fine Tuning à Rennes, sur site, pour 6 mois. Vous contribuerez à l'adaptation de modèles de langage à nos données métier et d'ingénierie, en suivant des approches telles que LoRA/QLoRA et RAG.

Vous préparerez les jeux de données, effectuerez des expérimentations et restreindrez les paramètres pour obtenir des modèles plus fiables, documentés et reproductibles, en collaboration avec l'équipe Engineering IA.