Quelles sont vos contributions envers l’équipe?

•    Préparer et affiner des ensembles de données d’entraînement afin de soutenir le développement et l’évaluation des modèles.
•    Appliquer des techniques d’ingénierie des caractéristiques (feature engineering) pour transformer et enrichir les données.
•    Développer et optimiser des scripts Python pour le traitement des données, l’automatisation et l’expérimentation de modèles.
•    Collaborer avec des développeurs pour concevoir et livrer des solutions d’IA prêtes pour la production.
•    Utiliser des services d’IA et de données basés sur le cloud dans les flux de développement et de déploiement des modèles.
•    Déployer des solutions d’IA et surveiller leurs performances dans des environnements de production.
•    Dépanner et améliorer des solutions d’IA construites sur Databricks et Azure.
•    Prototyper et évaluer des modèles d’apprentissage automatique pour divers cas d’utilisation.
•    Appliquer les meilleures pratiques DevOps et MLOps en matière de CI/CD, de tests et de gestion de versions pour les solutions ML.

Ce que vous apprendrez pendant votre stage
Vous acquerrez une expérience pratique dans les domaines suivants :
•    Le travail avec le ML traditionnel et l’IA générative (GenAI), incluant le développement, l’évaluation et le déploiement.
•    La préparation des données, l’ingénierie des caractéristiques et le développement de modèles à l’aide d’outils standards de l’industrie.
•    Les flux de travail GenAI, incluant l’ingénierie de prompts, les embeddings, le fine tuning de grands modèles de langage (LLM) et leur intégration dans des applications métier.
•    La conception et l’exploitation de systèmes ML et GenAI dans des environnements cloud tels que Databricks et Azure AI.
•    Les meilleures pratiques MLOps et GenAI, notamment le CI/CD, la surveillance des modèles et la gestion des versions.
•    La traduction des besoins d’affaires en solutions basées sur les données et l’IA.
•    La collaboration avec des équipes multidisciplinaires, incluant des parties prenantes techniques et métier.

Comment vous épanouir dans ce rôle? 

•    Vous êtes inscrit(e) à un programme de premier ou de deuxième cycle en informatique, science des données, génie ou dans un domaine scientifique appliqué connexe.
•    Vous maîtrisez bien la programmation en Python.
•    Vous faites preuve de curiosité et d’une volonté d’apprendre de nouveaux outils et approches en ingénierie ML et IA.
•    Vous êtes un(e) joueur(se) d’équipe collaboratif(ve).
•    Vous démontrez de l’autonomie et un sens des responsabilités dans votre travail.
•    Vous êtes proactif(ve) et apportez des idées et des solutions.
•    Une connaissance des techniques d’apprentissage profond est considérée comme un atout.