Missions Précises

Au sein de la Direction de la Transformation Opérationnelle (DTO), le Data Lab contribue à l’innovation en développant des solutions d’intelligence artificielle pour améliorer la performance et l’efficacité des opérations de l’entreprise. Les périmètres d’intervention sont divers et variés, couvrant différentes directions métier : Business & Marketing, Gestion & Processus, Réglementaire & Conformité, Finance & Actuariat.

Le Service Solution et Développement IA du Data Lab recherche un(e) stagiaire Data Scientist (Bac +3/4) pour participer à des projets d’amélioration et d’évolution de nos solutions d’IA générative, notamment dans le but de faciliter l’accès à l’information sur la documentation du modèle NEMO (notre modèle de projection actuarielle) qui décrit les fonctionnalités, les scripts de calcul. En plus de ces missions principales, et selon les besoins et le temps disponible, ce stage offre la possibilité de travailler sur des sujets variés tels que la Computer Vision (OCR, reconnaissance d’images), le traitement de langage naturel (NLP) et d'autres cas d'usage avec de l’IA générative.

Au sein d’une équipe d’une dizaine de personnes, sous la supervision de votre maître de stage, vous aurez pour missions de :

• Développer et intégrer une fonctionnalité dédiée à la prise en compte de formules mathématiques, permettant d’indexer rechercher et expliquer ces formules dans le pipeline RAG.
• Evaluer et analyser le comportement du socle RAG sur la base documentaire NEMO, en mettant en place les jeux de tests et protocoles nécessaires, et analyser les retours métiers pour identifier les axes d’amélioration.
• Effectuer une veille technologique sur les approches récentes en IA générative, afin de proposer et tester de nouvelles pistes d’amélioration.

Profil

Étudiant(e) en Bac +3/4 en école d'ingénieur ou en master en mathématiques, statistiques, machine learning ou domaine équivalent.

COMPETENCES TECHNIQUES :

• Forte appétence pour la Data Science et l’innovation en IA.
• Intérêt marqué pour le prompt engineering et les techniques associées.
• Capacité à rester motivé(e) et professionnel(le) même lors de tâches variées et/ou répétitives.
• Intérêt pour l’analyse minutieuse des résultats.
• Connaissances en analyse statistique et machine learning.
• Connaissance de langages de programmation courants en data science, tels que Python.
• Aisance relationnelle et goût pour le travail en équipe.

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