Stage de fin d'études
Il y a 2 jours
Nantes, Pays de la Loire, France
Fruggr
Temps plein
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Dans le cadre de votre stage de fin d'études de 6 mois, vous rejoignez l'équipe produit de Fruggr à Nantes. Nos applications produisent beaucoup de données, et l'IA est au cœur de notre offre accessibilité : votre stage porte sur ces deux sujets, avec une logique d'étude, d'expérimentation et de mise en place concrète.
Vos missions
1. Améliorer notre framework d'évaluation de l'IA (offre accessibilité)
• Faire vivre le framework qui nous permet de valider, à partir de jeux de données, les prompts utilisés par nos produits d'accessibilité (analyse d'images, de pages, de libellés…).
• Enrichir et améliorer la qualité des jeux de données. 2. Évaluer les évolutions de notre moteur d'IA
• Tester de nouveaux modèles spécialisés sur le contexte de l'accessibilité (fine-tuning par exemple)
• Comparer les options sur des critères concrets : coût, performance, pertinence des résultats.
• Produire des tableaux de reporting et formuler des recommandations pour nous aider à décider de leur mise en œuvre dans le produit. 3. Construire une plateforme d'analyse des données de la plateforme Fruggr
• Mettre en place la collecte des métadonnées produites par nos applications (audits réalisés, durées, questions, défauts relevés…), hors données utilisateurs.
• Les exposer de manière standardisée pour produire nos propres KPI et tableaux de bord, avec l'aide de l'IA.
• Choisir et déployer la solution en tenant compte de critères de souveraineté et de coût d'exploitation sur Azure.
• Selon l'avancement, étendre la démarche à d'autres données de l'entreprise. Il s'agit surtout d'intégrer et d'assembler des solutions du marché, de prototyper et de tester : il y aura de l'innovation et de l'expérimentation.
• Faire vivre le framework qui nous permet de valider, à partir de jeux de données, les prompts utilisés par nos produits d'accessibilité (analyse d'images, de pages, de libellés…).
• Enrichir et améliorer la qualité des jeux de données. 2. Évaluer les évolutions de notre moteur d'IA
• Tester de nouveaux modèles spécialisés sur le contexte de l'accessibilité (fine-tuning par exemple)
• Comparer les options sur des critères concrets : coût, performance, pertinence des résultats.
• Produire des tableaux de reporting et formuler des recommandations pour nous aider à décider de leur mise en œuvre dans le produit. 3. Construire une plateforme d'analyse des données de la plateforme Fruggr
• Mettre en place la collecte des métadonnées produites par nos applications (audits réalisés, durées, questions, défauts relevés…), hors données utilisateurs.
• Les exposer de manière standardisée pour produire nos propres KPI et tableaux de bord, avec l'aide de l'IA.
• Choisir et déployer la solution en tenant compte de critères de souveraineté et de coût d'exploitation sur Azure.
• Selon l'avancement, étendre la démarche à d'autres données de l'entreprise. Il s'agit surtout d'intégrer et d'assembler des solutions du marché, de prototyper et de tester : il y aura de l'innovation et de l'expérimentation.