Ingénieur(e) Intelligence Artificielle Générative (GenAI) (H/F/X) – Stage

SKF Magnetic Mechatronics
Vernon
EUR 60 000 - 80 000
Description du poste

Dans un contexte de très forte croissance et de développement, SKF Magnetic Mechatronics recherche son futur :

Ingénieur(e) Intelligence Artificielle Générative (GenAI) (H/F/X) – Stage

Au cœur de la CleanTech et des solutions d’avenir pour réduire la consommation électrique, SKF Magnetic Mechatronics est une pépite technologique, leader mondial dans la conception, la réalisation et la commercialisation des paliers magnétiques actifs et des moteurs à grande vitesse. Cette solution, appliquée aux machines tournantes, est utilisée principalement dans les marchés de l’extraction, du transport et du stockage du gaz naturel, des climatiseurs industriels, de traitement des eaux usées et de fabrication des semi-conducteurs.

Basée à Vernon (27), SKF Magnetic Mechatronics (220 salariés) consacre 10% de son chiffre d’affaires à la R&D et 5% à l’industrialisation de ses produits. 85% du chiffre d’affaires est à l’export. En rejoignant SKF Magnetic Mechatronics, vous rejoindrez des experts en électronique de puissance, en électronique embarquée, en soft, en génie des matériaux, en mécanique, en intelligence artificielle, en contrôle commande et bien d’autres disciplines encore, le tout dans un environnement international et culturel riche, avec pas moins de 18 nationalités représentées sur le site.

Au sein du service R&D en charge de la digitalisation produits et services, vous jouez un rôle clé dans le cadre de la transformation digitale de l’entreprise. A ce titre, vous prenez en charge des activités permettant d’exploiter les nouvelles possibilités offertes par l’intelligence artificielle générative pour assister les collaborateurs internes ainsi que les clients.

Contexte du Stage :

Dans le cadre de notre stratégie de transformation digitale, nous recherchons un(e) stagiaire en Intelligence Artificielle Générative (GenAI) pour explorer et mettre en œuvre une solution de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Votre mission consistera à développer une solution innovante qui intègre des documents d’entreprise dans une base de données vectorielle, en utilisant RAG pour améliorer la compréhension et la génération de réponses basées sur cette base de données.

Responsabilité principales :

  • Analyse et prétraitement des documents :
  • Comprendre et extraire les informations essentielles des documents d’entreprise variés (PDF, Word, etc.) en utilisant outils de traitement automatique du langue naturel (NLP).
  • Utiliser des méthodes d’extraction d’information et de nettoyage de données, comme les techniques de regex avancées, afin de structurer et nettoyer les données pour assurer une intégration efficace dans des pipelines de données (ex. LangChain).
  • Développement de la solution GenAI :
  • Appliquer des modèles d’IA génératifs pour transformer le contenu documentaire en vecteurs (ex. génération des embeddings via text-embedding-ada-002).
  • Assurer une bonne compréhension sémantique et contextuelle des informations, y compris le fine-tuning des modèles sur des corpus spécifiques aux domaines d’entreprise.
  • Gestion d’une base de données vectorielle :
  • Concevoir une architecture de base de données optimale pour stocker les vecteurs d’information.
  • Intégrer des systèmes de recherche et de récupération d’informations performants (ex. FAISS, Pinecone, ElasticSearch, Solr).
  • Construction d’une bibliothèque de savoir-faire :
  • Participer à l’élaboration d’un référentiel de connaissances facilement accessible par l’équipe en utilisant des technologies de base de connaissances et de graphes de connaissance tels que Neo4j.
  • Mettre en place des mécanismes pour la mise à jour continue et l’enrichissement des données.
  • Contribuer au fine tuning des modèles :
  • Implémenter une architecture permettant de déployer en local les modèles.
  • Réaliser le fine-tuning.

Technologies préférées:

  • Langages : Python, SQL

Votre profil:

  • Étudiant(e) en Master ou en dernière année d’école d’ingénieur en informatique, data science ou domaine connexe.
  • Bonne connaissance des concepts d’intelligence artificielle et de traitement du langage naturel (NLP).
  • Curiosité intellectuelle, rigueur et capacité à travailler en autonomie.
  • Appréciation pour les environnements de travail collaboratifs et agiles.
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