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Dassault Systèmes propose un stage axé sur l’harmonisation des systèmes de classification (brevets, publications et domaines de recherche) afin de créer une représentation unifiée du positionnement scientifique de l’entreprise.
Vous utiliserez des modèles de langage (LLM), des techniques NLP et du machine learning pour résoudre un mapping complexe entre référentiels hétérogènes et livrables clés, notamment une note méthodologique et un rapport de synthèse pour la direction.
1ère entreprise mondiale au RSCE 2024 pour sa Responsabilité Scientifique
Rejoignez l'équipe de recherche de Dassault Systèmes, acteur clé de l'innovation scientifique et de projets d'envergure internationale comme Living Heart, EPINOV ou MEDITWIN.
L'objectif du stage : Harmoniser les systèmes de classification existants (publications, brevets, domaines de recherche) pour créer une représentation unifiée et exploitable de son positionnement scientifique.
Impact stratégique : Votre travail permettra de structurer et unifier la connaissance scientifique de Dassault Systèmes, en créant une représentation cohérente de son positionnement mondial.
Technologies de pointe : Utilisez des modèles de langage (LLM), du NLP et du Machine Learning pour résoudre un défi complexe de mapping entre référentiels hétérogènes.
Livrables valorisants : Une note méthodologique (choix de modélisation, limites, recommandations) et un rapport de synthèse pour la direction, visibles en interne.
Pérennité : Votre pipeline sera intégré aux outils internes et documenté pour une réutilisation future.
Plus concrètement, vous aurez pour mission de :
Un livrable central du stage sera la rédaction d'une note méthodologique documentant les choix de modélisation retenus, les limites de l'approche et les recommandations d'usage, complétée par un rapport de synthèse à destination de la direction.