Alternance – Finetuning et Distillation de modèles d’IA – H/F()

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Secteur :
region : Île-de-France | Département : 78
ville : Guyancourt

Date de début du contrat :
2025-09-01

Durée du contrat :

Descriptif de la mission :
Avec nos véhicules iconiques, nos concepts futuristes, nos succès en Formule 1 et nos véhicules électriques pionniers, notre Groupe est un constructeur automobile et un fournisseur de mobilité de renommée mondiale. Nous sommes une entreprise internationale avec de fortes racines françaises et une riche histoire d’innovation. Avec nos quatre marques passionnantes et avec la force de notre alliance unique avec d'autres groupes nous proposons des solutions de mobilités durables et innovantes à nos clients.

Derrière notre succès, nos 111 000 employés basés dans 38 pays sont unis par leur passion et leur créativité. Nous créons les conditions pour que chacun puisse libérer son énergie, se produire pleinement et grandir avec la liberté d’être soi-même.

Contexte et environnement de travail

Le groupe poursuit son engagement envers les jeunes au travers de la formation par l’alternance et les stages. Cette politique volontariste positionne le groupe comme un des contributeurs majeurs au développement de l’apprentissage en France. Dans le cadre de votre alternance, vous serez suivi par le service Emploi, compétences et Politiques Jeunes et plus particulièrement au sein des relations écoles et de la marque employeur.

Dans le contexte du programme « Safety Coach », nous avons pour ambition d’améliorer les capacités du véhicule dans la compréhension de scènes de conduite, afin de mieux assister le conducteur pour une conduite sûre. Cette offre d’alternance s’inscrit dans ce cadre de projet, offrant une opportunité unique à un(e) étudiant(e) passionné(e) de l’IA de participer activement à des projets d’innovation ambitieux.

Vos missions

Au sein du pôle IA et Technologies Emergentes, votre mission portera sur le finetuning et la distillation de modèles d’IA à l’état de l’art. Vous contribuerez à adapter ces modèles aux besoins métiers par la mise à disposition de code quickstarts, tout en identifiant les pré-requis techniques et les limitations existantes. Concrètement, vous serez amené(e) à :

Mettre en place des stratégies de finetuning pour adapter des modèles pré-entraînés aux cas d’usage spécifiques.
Mettre en place des processus de distillation visant à réduire la complexité des modèles tout en conservant leurs performances.
Identifier les pré-requis techniques et les limitations inhérentes à chaque approche pour élaborer des guides d’implémentation (quickstarts) clairs et opérationnels.
Collaborer avec les équipes de R&D pour valider les méthodologies employées et ajuster les pipelines de finetuning en fonction des retours terrains.
Documenter vos travaux et partager vos retours d’expérience afin d’améliorer en continu nos outils et procédures d’optimisation des modèles.

***ATTENTION, POUR CETTE OFFRE, VOUS DEVEZ IMPERATIVEMENT POSTULER SUR LE LIEN QUE VOUS TROUVEREZ EN DESSOUS DE L'OFFRE***

Profil recherché :
Qui êtes-vous ?

Vous préparez un diplôme d’Ingénieur de recherche ou un Master recherche, idéalement spécialisé(e) en machine learning, deep learning ou domaines connexes.
Vous êtes passionné(e) par l’innovation et curieux(se) de maîtriser les techniques de finetuning, de distillation et de compression de modèles d’IA.
Vous aimez relever des défis techniques et êtes capable de travailler de manière autonome tout en collaborant efficacement au sein d’une équipe dynamique.
Vous avez un fort esprit analytique et êtes à l’aise avec l'exploration de nouvelles méthodes et technologies pour optimiser les performances des modèles.
Maîtrise du langage Python et des principaux frameworks de deep learning (PyTorch, TensorFlow, Huggingface, etc.).
Bonne compréhension des architectures d’IA de pointe, notamment les modèles basés sur des Transformers.
Expérience ou solide appétence pour la mise en place de pipelines de finetuning et de distillation, incluant la préparation de données et l’optimisation des modèles.
Capacité à identifier et analyser les pré-requis techniques et les limitations des solutions proposées, et à les communiquer aux équipes concernées.
Connaissances des outils de versioning (Git) et des bonnes pratiques de documentation technique.
Aisance en lecture et rédaction d’articles scientifiques et techniques en anglais