
Stage - Data Scientist GenAI - F/H/N
- Paris
- Stage
- Temps-plein
- Étude d’un cas client et cadrage fonctionnel du besoin.
- Analyser les verbatims collectés dans un contexte métier donné (ex. : relation client, RH, marketing, etc.).
- Identifier les spécificités linguistiques, thématiques et stratégiques du cas d’usage.
- Définir des objectifs analytiques précis (ex. : typologie d’insatisfactions, intentions d’action, besoins implicites).
- Adaptation et personnalisation de la chaîne agentique basée sur LLM.
- Concevoir ou ajuster les prompts pour les étapes de sentiment analysis, classification thématique, génération d’interprétations et recommandations.
- Implémenter des mécanismes de conditionnement du comportement des LLM (ex. : few-shot learning, chaînes de pensée, techniques de prompt engineering avancées).
- Intégrer des contraintes client (vocabulaire, ton, type de recommandations, etc.) dans les étapes de génération.
- Amélioration de la robustesse, de la fiabilité et du monitoring.
- Proposer des indicateurs de performance adaptés aux différents niveaux de sortie (précision, cohérence, stabilité inter-runs, pertinence métier).
- Étudier la reproductibilité des résultats, en identifiant les points de non-déterminisme et en proposant des stratégies de contrôle (température, seed, détection d'hallucinations).
- Évaluation comparative et généralisation.
- Développer des méthodes d’évaluation qualitatives et quantitatives des résultats (incluant de l’évaluation humaine si nécessaire).
- Comparer différentes variantes de la chaîne pour identifier les meilleurs compromis entre performance, coût et stabilité.
- Nous recherchons un·e étudiant·e en dernière année d’école d’ingénieur ou de master universitaire, avec une spécialisation en informatique, intelligence artificielle ou data science.
- Compétences et qualités attendues : Bonne maîtrise de Python et des outils d’interaction avec des modèles de langage (LLMs), via des APIs comme OpenAI, Hugging Face ou Ollama.
- Capacité à comprendre et traiter des données textuelles, à concevoir des expérimentations. rigoureuses et à évaluer la qualité des résultats.
- Esprit structuré, capable d’articuler les enjeux techniques avec les besoins métier.
- Sens produit : capacité à penser en termes d’usage final, de robustesse, de pertinence métier et de performance réelle.
- Intérêt pour les applications concrètes de l’IA en entreprise, notamment dans le domaine de l’analyse de feedback client.