Stage - Data Scientist IA H/F

L’Equipe IA, rattachée à la Direction des systèmes d’information de LCL, est une équipe à taille humaine composée de six Data Scientists experts en Computer Vision et NLP, deux Data Engineers, trois chefs de projets scientifiques, et de son responsable. Elle a vocation à proposer des solutions innovantes, basées sur la Data Science, pour répondre aux divers besoins métiers de la banque, dans une optique d’industrialisation des projets menés. Pour ce faire, elle est accompagnée par la Direction Informatique de LCL sur les phases d'intégration et de mise en production.

Vous intégrerez l’Equipe IA et aurez pour responsabilité de proposer et de développer plusieurs briques logicielles pour la reconnaissance des informations vocales, en se basant sur les récentes approches open source de Deep Learning ainsi que les solutions proposées par les clouds. Pour mener à bien cet objectif, vous aurez accès à GCP - Vertex, AWS, une plate-forme basée sur Cloudera comprenant des cartes GPU V100, et deux serveurs avec des cartes GPU P100.

Contexte et objectifs du stage:

Le secteur bancaire, dans le cadre de son activité, est constamment en quête d'améliorer la satisfaction clientèle. Une des approches consiste à traiter efficacement les messages vocaux reçus sur les serveurs de réclamations, ce qui permet de prioriser certaines demandes et de réduire les délais de réponse pour les clients.

L'objectif de ce stage consistera à étudier et à proposer des solutions pour transcrire des messages vocaux en texte. Il s'agira également d'améliorer la qualité du texte obtenu pour faciliter son analyse afin d’identifier les motifs de contact fréquents ou importants. Cette démarche vise à optimiser le traitement des requêtes et contribuer à une meilleure gestion de la relation client.

Organisation et livrables:

Le stage se déroulera en cinq phases :

1. Réalisation d'un état de l'art: Examiner et évaluer les solutions open source et les solutions (cloud) existantes de transcription automatique de la parole en texte (Speech to Text).
2. Développement d'un outil de transcription: Concevoir et développer un outil capable de transcrire les conversations vocales en texte.
3. Amélioration de la qualité du texte transcrit: Utiliser les méthodes identifiées dans l'état de l'art pour améliorer la précision et la lisibilité du texte extrait.
4. Analyse de texte: Proposer et implémenter des méthodes d'analyse de texte en s'appuyant sur des techniques de Deep Learning.
5. Présentation et documentation: Préparer une présentation des travaux réalisés et rédiger une documentation détaillée.

Ce projet vous donnera l'occasion de travailler dans un environnement dynamique, technique et innovant, vous mettant en interaction avec des experts et interlocuteurs de haut niveau.