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.

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

Le process de recrutement nous permettra d’appréhender au mieux votre adéquation au profil recherché.
Ce sera également l’occasion pour vous, de bien comprendre votre futur environnement de travail!

Concrêtement il y aura :

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