Stage - Audit Data Science & IA H/F

Prácticas
Paris
Teletrabajo ocasional
Salario: No especificado
Experiencia: < 6 meses

Groupe Crédit Agricole
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Preguntas y respuestas sobre esta oferta

El puesto

Descripción del puesto

Amundi Asset Management

Service :

La Direction de l’Audit est constituée de 55 collaborateurs (50% constitue l’équipe centrale basée à Paris, les autres collaborateurs étant intégrés au sein de filiales à l’international).

Les équipes locales et centrale ont en charge la réalisation du plan d’audit de l’année en cours et le suivi de la mise en œuvre effective des recommandations émises à l’issue des missions d’audit réalisées.

Au sein de l’équipe centrale, le pôle Audit Data développe des solutions d’approches innovantes permettant d’augmenter la capacité, la pertinence et/ou la formalisation des travaux d’Audit réalisés.

Missions

Vous participerez :

-          à effectuer une recherche bibliographique sur les dernières méthodes d’intégration multimodale dans les LLM et les techniques de pré-traitement des images, PDF et tableaux

-          à coder des algorithmes d’IA et IA générative pour des projets en Audit interne

-          à implémenter des modèles pertinents au vu des résultats      bibliographiques, en utilisant le langage de programmation Python

-          à développer des applications de type « Web App »

-          à évaluer les performances des modèles et des techniques développées

-          à documenter des modèles et des applications développées

Apport du stage

Le candidat acquerra une bonne connaissance en Data science, LLM et de l’approche et des techniques d’audit interne et des métiers de la gestion d’actifs.

 L’entreprise versera une gratification au stagiaire si la durée du stage est supérieure à deux mois consécutifs.


Requisitos

Formation : École de commerce/ École d'ingénieur/ Université

Spécialisation : Développement en Data science & IA 


-          Maitrise de langage de programmation Python, JavaScript

-          Bonne connaissance des frameworks de Machine Learning, Deep Learning, IA Generative

-          Capacité à comprendre et à analyser des données métiers complexes
Connaissance de développement des applications web appréciée


Anglais indispensable (lu, écrit, parlé)

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