Offres de stages/alternances Data (Anonymisation + DevOps+Anonymisation des modèles)

Offre 1 : Solutions d’anonymisation des données ( Alternance M2 (avec option de stage en M1) -H/F)

L'anonymisation des données est essentielle pour protéger les données personnelles. Nexialog a développé son propre outil, Nexiasynth, pour générer et analyser des données synthétiques sécurisées. L'entreprise cherche un alternant ou stagiaire en intelligence artificielle, spécialisé dans la génération de données via des réseaux de neurones, pour renforcer son équipe. Ce poste vise à améliorer l'outil d'anonymisation en garantissant sa robustesse. L'offre est ouverte aux étudiants de M1 et M2.

• Collaborer avec l’équipe de développement sur l’outil d’anonymisation des données.  

• Elaborer un benchmark sur les solutions d’anonymisation des données déjà existantes.  

• Participer aux spécifications fonctionnelles et techniques avec l’équipe R&D et la BU Data Consulting.  

• Contribuer à l'optimisation des modèles de synthétisation des données ainsi que des scores de fidélité et de confidentialité.  

• Contribuer à la mise en production de l’outil et à son déploiement cloud.  

• Mettre en place une infrastructure DevOps robuste et automatisée.  

• Documenter les processus, les procédures et les résultats du projet.  

Offre 2 : DevOps – Projets sur LLM et usages de l’IA (Alternance ou Stage de 6 mois H/F) 

Ce projet se concentre sur l'utilisation des modèles de langage (LLM) et du Deep Learning pour résoudre des problèmes financiers spécifiques. Les principaux défis incluent l'identification des cas d'usages pertinents, la mise en œuvre efficace des LLM, ainsi que la gestion et la préparation de grandes quantités de données complexes pour l'entraînement des modèles. La qualité des données est cruciale pour garantir la performance des modèles.

• Collaborer avec des chercheurs en NLP et LLM pour collecter et préparer les données financières nécessaires à l'entraînement et à l'évaluation des modèles. 

• Contribuer à l'implémentation et à l'optimisation des modèles de LLM, en utilisant des bibliothèques telles que TensorFlow ou PyTorch. 

• Développer des scripts et des outils pour automatiser les tâches récurrentes et améliorer l'efficacité des modèles. 

• Concevoir des métriques et des indicateurs de performance pertinents pour évaluer les modèles de LLM et les comparer dans un cadre de benchmark. 

• Analyser les résultats obtenus à partir des modèles de LLM dans l'analyse systématique des bases de données financières et fournir des insights pertinents. 

• Documenter les processus, les procédures et les résultats du projet de benchmark. 

• Participer à la mise en place et à l'automatisation des processus de CI/CD 

• Assurer la surveillance, le monitoring et la gestion des incidents sur les applications et les infrastructures 

• Documenter les processus, les procédures et les résultats du projet. 

Offre 3 : Explicabilité des modèles de ML/DL et la gouvernance IA (Stage de 6 mois - H/F)

Ce projet traite des défis liés à l'explicabilité des modèles de Machine Learning et Deep Learning dans le secteur financier. L'objectif est d'assurer la transparence et la responsabilité des décisions prises par ces modèles, souvent considérés comme des "boîtes noires". Il s'agit également de mettre en place une gouvernance solide pour garantir l'utilisation éthique et conforme de l'IA. Cela inclut la création de cadres réglementaires pour gérer l'impact des modèles sur les décisions financières et renforcer la confiance en leur utilisation.

• Participer à la recherche et à l'analyse des méthodes et des techniques permettant d'améliorer l’interprétabilité et l'explicabilité des modèles d'IA. 

• Contribuer au développement et à l'implémentation d'approches pour évaluer et interpréter les décisions prises par les modèles d'IA. 

• Collaborer avec l'équipe pour identifier les problèmes de gouvernance liés à l'utilisation des modèles d'IA et proposer des solutions appropriées. 

• Participer à la collecte, au nettoyage et à la préparation des données pour l'entraînement et l'évaluation des modèles d'IA. 

• Évaluer les performances des modèles d'IA en termes d'exactitude, de cohérence et d'impact des décisions prises. 

• Documenter les méthodologies, les résultats et les recommandations liés au projet. 

Offre 1 :

• Étudiant(e) en Master, spécialisé(e) en Data Science, DevOps, Statistiques, Cryptographie ou dans un domaine connexe.  

• Bonnes connaissances en développement Python.  

• Connaissance des principes et des outils DevOps (notamment Git), y compris l'automatisation, le déploiement et la gestion d'infrastructures.  

• Compréhension des principes de base d’anonymisation des données et de génération de données synthétiques.  

• Compétences sur les architectures de réseaux de neurones, notamment type GAN.  

• Curiosité intellectuelle, notamment sur les sujets d’IA.  

• Bonnes compétences en résolution de problèmes, en analyse des données et en communication. 

• Rigueur, organisation et souci du détail.  

• Capacité à travailler de manière autonome et à collaborer efficacement avec une équipe.  

Offre 2 :

• Étudiant(e) en Master spécialisé en DevOps, Informatique, ou dans un domaine connexe. 

• Connaissances solides en DevOps, y compris l'automatisation, le déploiement et la gestion d'infrastructures. 

• Connaissance des principes et des outils DevOps (Git, Jenkins, Docker, Kubernetes, etc.) 

• Bonnes connaissances en développement logiciel, notamment sur Python. 

• Compréhension des principes de base de NLP et Deep Learning. 

• Expérience pratique avec des librairies telles que TensorFlow et/ou PyTorch. 

• Bonnes compétences en résolution de problèmes, en analyse des données et en communication. 

• Rigueur, organisation et souci du détail 

• Capacité à travailler de manière autonome et à collaborer efficacement avec une équipe. 

• Une connaissance ou un intérêt pour les bases de données financières et l'analyse financière est un plus. 

Offre 3 :

• Étudiant(e) en Master spécialisé en Informatique/IA/IoT, en ou dans un domaine connexe. 

• Bonnes connaissances en développement logiciel, notamment sur Python. 

• Connaissances solides en IA, en Machine et Deep Learning et en méthodes d'interprétabilité des modèles : PFI/LIME/ SHAP /etc. 

• Familiarité avec les outils et les bibliothèques courantes utilisés en IA, tels que Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch , etc. 

• Capacité à comprendre et à analyser des ensembles de données complexes. 

• Bonnes compétences en programmation et capacité à mettre en œuvre des solutions techniques. 

• Capacité à travailler de manière autonome et à collaborer efficacement avec une équipe de chercheurs. 

• Bonnes compétences en communication pour présenter et expliquer les résultats de manière claire et compréhensible. 

Pourquoi nous rejoindre ?

• ✨ Un cabinet à taille humaine ayant pour valeurs la bienveillance, l’audace et la transparence. 

• 🤝 Un management horizontal et de proximité pour un suivi adapté à chaque collaborateur. 

• 🌍 Un cabinet engagé en RSE (Label Ecovadis, Label Global Compact, missions RSE). 

• ☀️ Un cabinet reconnu pour le bien-être de ses collaborateurs au travail (Baromètre social, charte de télétravail, primes de performance, prime de participation et d'intéressement). 

• 💯 Une vie interne très riche (after work, team building, kick-off, formations internes et externes). 

Nos avantages sociaux en bref : 

• Des titres restaurants (10,83€ par jour). 

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• Mise à disposition de places de crèches pour les jeunes parents. 

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📍 81 rue des Archives, 75003 Paris 

🌐 https://www.nexialog.com/