Stage de 6 Mois en Ia: Projet Staac

il y a 1 semaine

BoulogneBillancourt, France AUDENSIEL Temps plein

**À propos du poste**

**Responsabilités**
- L'objectif est de construire une base de données riche en hyperparamètres optimaux trouvés pour différents datasets et modèles (ex. l’arbre de décision dans un premier temps). L’objectif sera de rajouter au moins 4 datasets. L'intégration des LLM permettra de:

- Générer des résumés et extraire des tendances récurrentes dans les configurations d’hyperparamètres en fonction des caractéristiques des datasets.
- Assister dans l’annotation et l’organisation des datasets en identifiant automatiquement les méta-features clés (répartition des classes, nombre de variables, etc.).
- Suggérer des hyperparamètres initiaux à tester basés sur des cas similaires analysés par le LLM.
- Une seconde étape pour le projet sera d’étudier les résultats obtenus afin d’identifier des caractéristiques particulières des hyperparamètres trouvés et potentiellement orienter la prédiction des hyperparamètres. Dans ce cas, les LLM peuvent être exploités pour:

- Analyser les corrélations entre les méta-features des datasets et les hyperparamètres, en mettant en évidence des patterns récurrents.
- Automatiser la génération de rapports d'analyse avec des visualisations et des explications simplifiées des résultats.
- Développer l’outil de prédiction définitif qui nous déterminera les hyperparamètres en fonction des études réalisées dans la partie précédente. Cet outil aura en mémoire notre base de données d'hyperparamètres associés à nos datasets connus ainsi que les caractéristiques de ces derniers et nous fournira en sortie les hyperparamètres optimaux sans passer par la phase itérative, mais bien directement. Les LLMs seront utiles pour:

- Automatiser les suggestions d’améliorations des modèles en fonction des performances observées sur de nouveaux datasets.
- Fournir une interface interactive pour assister les utilisateurs dans l’interprétation des hyperparamètres suggérés et des résultats obtenus.

**Profil recherché**
- Étudiant(e) en informatique, data science, machine learning ou domaine connexe.
- Connaissance des modèles de classification et des techniques d’optimisation des hyperparamètres.
- Expérience avec les bibliothèques de Machine Learning (Scikit-Learn, Auto-Sklearn, etc.).
- Connaissance des méthodes d’optimisation (recherche aléatoire, optimisation bayésienne, algorithmes génétiques, essaim particulaire).
- Intérêt pour l’utilisation des LLMs dans l’analyse et l’organisation des données.
- Bonnes compétences en analyse de données et en visualisation des résultats.
- Capacité à travailler de manière autonome tout en collaborant avec l’équipe.

Si vous êtes motivé(e) par les défis techniques et l’innovation, rejoignez-nous

Type d'emploi : Stage
Durée du contrat : 6 mois

Rémunération : 670,00€ à 850,00€ par mois

Horaires:

- Du lundi au vendredi
- Période de travail de 8 Heures

Formation:

- Bac +4 (Maîtrise) (Optionnel)

Lieu du poste : Télétravail hybride (92100 Boulogne-Billancourt)

Date de début prévue : 03/03/2025

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    Boulogne-Billancourt, France AdsRank Temps plein

    **Qui sommes nous ?** Adsrank est une agence digitale spécialisée dans l’optimisation de campagnes Google Ads, avec une expertise reconnue dans l’accompagnement des TPE-PME. Basés à Boulogne-Billancourt, nous combinons stratégie digitale, conseil B2B et l’IA pour piloter des campagnes orientées performance. Déjà exposants à VivaTech, l’un...

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