Stage Ingénieur ML/LLM

Chez Free, tu trouveras une culture interne singulière et très marquée. Il règne un fort état d’esprit collectif. Le recrutement est ouvert, sans a priori : on ne juge les gens ni sur leur âge, ni sur leur background. On aime aller vite, faire les choses nous-mêmes, et on mise sur l’autonomie pour être efficace. Chez Free, on se sent libre Tu veux plonger au cœur d’un projet ambitieux mêlant intelligence artificielle, LLMs et innovation concrète ? Rejoins l’équipe dataX d’Iliad-Free, et participe au développement d’un assistant conversationnel augmenté, conçu pour accompagner – et non remplacer – nos agents du support technique. Notre mission : exploiter les dernières avancées en Machine Learning et en modèles de langage (LLMs) pour automatiser les tâches répétitives, libérer du temps aux conseillers, et leur permettre de se concentrer sur les interactions humaines à haute valeur ajoutée. En tant que stagiaire Ingénieur ML/LLM, tu intégreras une équipe data à la croisée de la recherche appliquée, du développement produit et de l’ingénierie ML. Tu travailleras sur des données réelles de conversations client, avec un accès privilégié aux GPU H100 via notre filiale cloud. Missions Conception, fine‑tuning et évaluation de modèles de langage (LLMs) pour des tâches NLP ciblées (ex : classification d’intention, génération de réponses, résumé de tickets). Exploitation d’une base de données de conversations réelles pour entraîner et valider des pipelines NLP robustes. Accès à des ressources GPU de pointe (H100) pour accélérer l’expérimentation et l’entraînement de modèles. Collaboration étroite avec les agents du support technique pour comprendre leurs besoins et itérer sur les fonctionnalités de l’assistant. Encadrement par des experts en Machine Learning et data science, qui t’accompagneront dans tes choix techniques. Documentation des expérimentations, résultats et pipelines pour assurer la reproductibilité et le transfert de connaissances. Qualifications Hard‑skills Formation en ingénierie, data science, IA ou informatique (dernière année de master ou école d’ingénieur). Bonne compréhension des fondamentaux du Machine Learning : apprentissage supervisé, évaluation de modèles, gestion du surapprentissage, pipelines de données. Expérience avec des modèles de langage (LLMs ou transformers) via Hugging Face, ou tâches NLP comme la classification, le tagging ou la génération. Pratique avec PyTorch ou TensorFlow, et aisance en Python pour la data (pandas, scikit‑learn, etc.). Expérience sur des données textuelles bruitées (chat, support client) ou projets NLP. Intérêt pour les techniques récentes autour des LLMs : fine‑tuning (LoRA, QLoRA), RAG, prompting avancé, ou évaluation automatisée. Plus : utilisation de plateformes cloud (AWS, GCP, Scaleway) ou outils ML Ops (Weights & Biases, MLflow, etc.). Soft‑skills Curiosité et passion pour les technologies émergentes, en particulier l’IA générative. Autonomie et rigueur, tout en sachant demander de l’aide quand besoin. Communication claire, à l’écrit et à l’oral. Orientation solution et capacité à tirer des enseignements d’un échec technique. Appréciation du travail collaboratif et capacité à donner/récevoir du feedback avec bienveillance. Compréhension de l’anglais technique (lecture de docs, recherche, stackoverflow). Ce stage t’offrira Immersion dans un projet concret d’IA conversationnelle à forte impact opérationnel. L’accès à des GPU H100 via Scaleway pour entraîner des modèles à grande échelle. Encadrement technique fort par des experts ML/data. Opportunité de construire, déployer et évaluer des modèles sur des données réelles. Renforcement de ton expertise en LLMs, NLP et ingénierie ML dans un cadre industriel exigeant. Niveau de formation Tu es en dernière année d’école d’ingénieur, de master en informatique, data science, IA ou équivalent. Étapes de recrutement Call avec un Tech Recruiter – 30 min : découverte mutuelle, présentation du poste. Test technique à distance – 1 h : exercice pratique sur du NLP ou du fine‑tuning de LLM (à réaliser chez toi). Visio avec le manager – 30 min : debrief du test et discussion technique. Immersion en présentiel – 1h30 : visite des locaux, rencontre avec l’équipe dataX et les agents du support. #J-18808-Ljbffr