Stage Consultant Junior Data Scientist/IA Engineer (H/F) SETEC

Vous intégrez un service Data et intelligence artificielle indépendant, qui intervient en tant qu’expert auprès des différents domaines internes de setec, et qui développera prochainement ses activités à l’extérieur. Notre mission consiste à accompagner les équipes dans la conception, l’entraînement et le déploiement de modèles d’intelligence artificielle, de la preuve de concept à la mise en production, en plaçant la valorisation de la donnée au cœur de chaque projet.

·       Intervention sur des études de diverses ingénieries (Génie Civil, Energie, Transport, Réseaux et Télécoms…) pour des clients internes, avec une approche centrée sur l’IA et la valorisation des données,

·       Recueil et formalisation des besoins métiers, traduits en cas d’usage IA puis en problèmes de modélisation (classification, détection, prévision, extraction d’information), avec définition des critères de performance et des métriques d’évaluation,

·       Exploration et préparation des jeux de données, analyse exploratoire, conception et entraînement de modèles de machine learning et de deep learning, puis évaluation rigoureuse de leurs performances,

·       Industrialisation des modèles retenus : packaging, mise à disposition via API ou application, suivi des performances en production et amélioration continue,

·       Benchmark technique et financier des solutions et modèles disponibles, y compris les offres d’IA générative du marché,

·       Veille technologique proactive, focalisée sur les innovations IA et Data,

·       Restitution et vulgarisation des résultats auprès des équipes métiers, sous forme de démonstrateurs, d’ateliers ou de formations.

L’indépendance du service garantit une approche transversale, au service des besoins internes de setec aujourd’hui, et, demain, des partenaires et clients externes recherchant une expertise pointue en Data et intelligence artificielle.

Thématiques techniques potentiellement abordées au cours de votre stage

·       Analyse exploratoire de données et modélisation statistique

·       Machine learning supervisé et non supervisé (scikit-learn, XGBoost…)

·       Deep learning et réseaux de neurones (PyTorch, TensorFlow)

·       Vision par ordinateur : détection d’objets, segmentation, classification d’images

·       Traitement automatique du langage naturel (NLP), LLM, RAG et ingénierie de prompts

·       Évaluation, validation et fiabilisation des modèles (métriques, robustesse, biais)

·       MLOps : versionnement des modèles et des données, suivi d’expériences, industrialisation

·       Développement Python et bonnes pratiques de code (Git, tests, environnements)

·       Mise à disposition de modèles via API ou applications (FastAPI, Streamlit, Docker)

·       Préparation et structuration des données nécessaires à l’entraînement des modèles

·       Intégration de solutions cloud et de services d’IA (Azure, AWS, GCP)

·       IA responsable, sécurisation et gouvernance des données (RGPD, gestion des accès)