Stage ML Engineer
QuickSign

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Stage ML Engineer

  • Stage (6 mois)
  • Paris
  • Télétravail partiel possible
  • Bac +5 / Master

L'entreprise

QuickSign

QuickSign

  • FinTech / InsurTech, SaaS / Cloud Services
  • Entre 50 et 250 salariés

Le poste

Stage ML Engineer

  • Stage (6 mois)
  • Paris
  • Télétravail partiel possible
  • Bac +5 / Master

Qui sont-ils ?

Quicksign est une startup qui révolutionne l’onboarding digital. QuickSign propose un service SaaS pour digitaliser intégralement les dossiers d’ouverture de comptes bancaires (contrôle d’identité, gestion des pièces justificatives, signature des contrats) en conformité avec la loi tout en proposant des parcours fun aux consommateurs.

Si tu as ouvert un compte bancaire dans une banque ligne ces dernières années, c’était avec eux !

Fondé en 2010, QuickSign est aujourd’hui le leader européen de l’onboarding digital et est présent dans 15 pays dont la France, l’Allemagne, la Pologne, l’Italie, le Portugal… Les rejoindre c’est faire partie d’une aventure internationale qui bouleverse les processus de digitalisation.

QuickSign
Envie d’en savoir plus sur QuickSign ?Culture d'entreprise, équipes, stack technique, offres d'emplois... C’est parti pour l’immersion !
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Descriptif du poste

La société

QuickSign est le leader de l’onboarding digital pour les services financiers en France et en Europe (ouverture de comptes bancaires en ligne, souscription d’assurance en ligne…).

  • Notre proposition de valeur : optimiser l’efficacité opérationnelle et améliorer l’expérience client, tout en maîtrisant les risques réglementaires.
  • Notre solution : un SaaS proposant des produits de KYC (Know Your Customer), de gestion automatique de documents, de signature électronique, et de Business Intelligence.
  • Nos clients : HSBC, American Express, Boursorama, Crédit Agricole, Orange Bank, ING, Fortuneo Generali, Carrefour Banque…
  • Le contexte business : nous grandissons de 30-40% par an depuis maintenant 6 ans. Nous sommes dans une phase de développement international fort (15 pays en Europe)

Descriptif de l’équipe Document Recognition (DocReco)

L’équipe a pour responsabilité de créer des modèles pour classifier et lire les documents reçus par QuickSign, puis de déployer ces modèles en production et de les maintenir en condition opérationnelle.
Notre équipe est aujourd’hui composée de deux Data Scientists, un ML Engineer, deux Data Engineers et un Tech Lead.
Nous avons de nombreux modèles en prod, à l’état de l’art (vision artificielle / OCR / NLP), et avons fourni un premier effort d’industrialisation de l’entraînement de nos IA permettant de sortir de nouveaux modèles en moins de 3 mois. Nous engageons un nouvel effort d’industrialisation de la production de nos modèles et considérons la gestion de nouveaux types de données en entrée (vidéo en plus des images et du texte).
Parmi les dimensions importantes pour l’équipe, on peut citer le fait de rendre nos processus de déploiement plus robustes, concevoir des approches de MLOps permettant de garantir la reproductibilité de nos expériences et plus largement industrialiser nos solutions, ainsi qu’outiller et transformer les métiers de QuickSign pour objectiver et guider leur activité quotidienne.

Objectifs du stage

Au sein de l’équipe où vous serez accompagné par un product owner et un data scientist, votre rôle sera de contribuer à l’évolution d’un produit déjà en production ainsi qu’au développement de nouveaux outils pour faciliter la construction de modèles permettant de traiter de nouveaux documents.
Missions :

  • Définir des chaînes de traitement end-to-end (localisation, OCR, post-traitement) permettant la lecture automatique de nouveaux documents.
  • Participer à la construction et à l’uniformisation du processus d’entraînement et de configuration des modèles, pour le traitement de nouveaux documents mais aussi pour l’amélioration des performances de lecture sur des documents existants.
  • Définir et documenter le processus de mise en production pour garantir la performance et le suivi de la qualité de nos modèles.

Profil recherché

Vous êtes étudiant(e) en BAC+5/M2 avec une spécialisation en data science.
Vous êtes à la recherche d’un stage de 6 mois.
Compétences requises :

  • Python 3 – Git
    Compétences appréciées :
  • FastAPI - Docker - Harbor - Nexus - GitLab – Helm
  • Tensorflow – LabelStudio
  • MongoDB - Vault - Minio

Déroulement des entretiens

  • 30 min en visio pour faire connaissance
  • test technique à la maison
  • 1h d’entretien technique sur la base du rendu
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