Stage IA générative et RAG

Passionné d’ingénierie ? Chez SOLENT , vous travaillerez avec des experts qui partagent votre goût du défi technique. Nous concevons des systèmes embarqués et des architectures de SI innovants, dans un environnement stimulant et en pleine croissance. 📢Contexte du stage La rédaction et l’analyse de spécifications sont des étapes cruciales dans les projets d'ingénieriesystème, permettant d'identifier les besoins clients, de les traduire en exigences fonctionnelles ettechniques, et de garantir la faisabilité et la testabilité d’un système. Avec l’émergence des LLMs( Large Language Models ), et des techniques de RAG ( Retrieval Augmented Generation ), de nouvellesopportunités se présentent pour automatiser et améliorer l'analyse des spécifications techniques. 🎯 Quel est l'objectif ? Le but de ce stage est de concevoir et de mettre en œuvre une solution basée sur les techniques LLM et RAG pour : Analyser, corriger et valider des exigences selon des critères métier Identifier les incohérences, ambiguïtés ou redondances dans les spécifications Assurer la traçabilité entre un besoin et les exigences associées Analyser la cohérence entre le code, les spécifications techniques et les tests unitaires d’un logiciel Effectuer une analyse d’impact en cas de modification du système Rédiger des cas de test fonctionnels à partir d’un document de spécification Fournir un outil d’aide à la conception et à la compréhension d’un système complexe pour les ingénieurs système. 👉 Quelles seront vos missions ? Étudier les spécifications techniques fournies par nos clients et identifier les besoins en matière d'analyse automatisée ; Mettre en œuvre des modèles de langage (LLM) adaptés pour la compréhension des spécifications en ingénierie système ; Développer des techniques de RAG et prompt engineering permettant d'augmenter lacapacité de génération de texte en exploitant des bases de connaissances internes ; Générer des données synthétiques afin d’augmenter un corpus de spécification à l’aide detechniques d’IA générative ; Créer des outils d’analyse permettant de synthétiser les informations clés, d’identifier lespoints critiques et de proposer des recommandations ; Tester et valider la solution sur des jeux de données réels, puis itérer sur les modèles et lesapproches en fonction des résultats obtenus. 💻 Quel est l'environnement technique ? Stack technique : Python, LangChain / LlamaIndex, HuggingFace Transformers Intégration continue : GitLab CI, Docker Écosystème : Linux ou Windows / WSL Méthodologie : Agile IA : LLM On-Premise, Ollama 🙌 Quelle équipe et quelle méthodologie ? Équipe : Intégré à l'équipe Data / IAdans nos locaux de La Garenne-Colombes Encadrement : Accompagné et encadré par nos docteurs / ingénieurs IA 🔎 Vous êtes : En dernière année d'école d'ingénieur ou équivalent universitaire en Data science / Intelligence Artificielle Connaissances en traitement du langage naturel (NLP) et prompt engineering Expérience préalable ou intérêt pour les techniques de RAG et leur mise en œuvre Bonnes compétences en programmation (Python, PyTorch, TensorFlow) et familiarité avec des bibliothèques NLP (Transformers de HuggingFace, LangChain, LlamaIndex, etc.) Familier avec OS Linux Intérêt pour l’ingénierie système et la compréhension des spécifications techniques Bon niveau en anglais (oral et écrit) Autonome, curieux et esprit d’initiative sont vos atouts Nous cherchons aujourd’hui nos futurs stagiaires… #J-18808-Ljbffr