Stage Consultant Junior Data Scientist/IA Engineer (H/F)
À propos de nous setec est un groupe d'ingénierie français, indépendant et pluridisciplinaire, reconnu pour la réalisation de projets complexes et innovants à travers le monde. Animés par l'esprit "Ingénieurs et Citoyens", passionnés par la technique, nos 4 000 collaboratrices et collaborateurs mobilisent chaque jour leurs compétences qu'ils mettent au service des clients et des projets. Chez setec is, nous conseillons les grandes entreprises françaises, publiques et privées, sur leurs projets stratégiques en cybersécurité, réseaux et télécoms. Nous sommes une équipe à taille humaine (moins de 50 collaborateurs) répartie entre Paris et Lyon. Chez nous, vous travaillerez dans des équipes mêlant des ingénieurs séniors expérimentés et des jeunes consultants, ou le partage de compétence et de technicité sont une priorité. Nous nous passionnons pour la sécurisation des grands réseaux d'entreprises, les projets de transformation d'infrastructures et les autres défis que nous apportent nos missions. Choisir setec is, c'est choisir de s'impliquer ensemble dans le succès de l'entreprise, et de progresser en réalisant un travail utile et responsable, intégrant les enjeux environnementaux. setec est engagée en faveur de la Diversité et de l'Inclusion. Nous recrutons et reconnaissons tous les talents. Mission Vous intégrez un service Data et intelligence artificielle indépendant, qui intervient en tant qu'expert auprès des différents domaines internes de setec, et qui développera prochainement ses activités à l'extérieur. Notre mission consiste à accompagner les équipes dans la conception, l'entraînement et le déploiement de modèles d'intelligence artificielle, de la preuve de concept à la mise en production, en plaçant la valorisation de la donnée au cœur de chaque projet.
- Intervention sur des études de diverses ingénieries (Génie Civil, Energie, Transport, Réseaux et Télécoms...) pour des clients internes, avec une approche centrée sur l'IA et la valorisation des données,
- Recueil et formalisation des besoins métiers, traduits en cas d'usage IA puis en problèmes de modélisation (classification, détection, prévision, extraction d'information), avec définition des critères de performance et des métriques d'évaluation,
- Exploration et préparation des jeux de données, analyse exploratoire, conception et entraînement de modèles de machine learning et de deep learning, puis évaluation rigoureuse de leurs performances,
- Industrialisation des modèles retenus : packaging, mise à disposition via API ou application, suivi des performances en production et amélioration continue,
- Benchmark technique et financier des solutions et modèles disponibles, y compris les offres d'IA générative du marché,
- Veille technologique proactive, focalisée sur les innovations IA et Data,
- Restitution et vulgarisation des résultats auprès des équipes métiers, sous forme de démonstrateurs, d'ateliers ou de formations.
- Analyse exploratoire de données et modélisation statistique
- Machine learning supervisé et non supervisé (scikit-learn, XGBoost...)
- Deep learning et réseaux de neurones (PyTorch, TensorFlow)
- Vision par ordinateur : détection d'objets, segmentation, classification d'images
- Traitement automatique du langage naturel (NLP), LLM, RAG et ingénierie de prompts
- Évaluation, validation et fiabilisation des modèles (métriques, robustesse, biais)
- MLOps : versionnement des modèles et des données, suivi d'expériences, industrialisation
- Développement Python et bonnes pratiques de code (Git, tests, environnements)
- Mise à disposition de modèles via API ou applications (FastAPI, Streamlit, Docker)
- Préparation et structuration des données nécessaires à l'entraînement des modèles
- Intégration de solutions cloud et de services d'IA (Azure, AWS, GCP)
- IA responsable, sécurisation et gouvernance des données (RGPD, gestion des accès)
- Étudiant en dernière année d'école d'ingénieur ou de master spécialisé en data science, intelligence artificielle ou statistiques
- Maîtrise de Python et de son écosystème scientifique, premières expériences en machine learning ou deep learning
- Curieux, ouvert sur différents domaines, à l'écoute des besoins du client, bon relationnel
- Rigueur d'analyse, esprit critique, aptitude à la synthèse et à la vulgarisation
- Attiré par le travail d'équipe
- Autonomie
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