CS26 - Stage - Bac+5 - Data Science - Artificial Intelligence (H/F)
Company
RENAULT s.a.s.
Job Description
Contexte et environnement de travail :Les systèmes d'Intelligence Artificielle sont aujourd'hui omniprésents chez Renault Group : inspection visuelle en usine, aide à la conduite des véhicules intelligents, optimisation de la supply chain, et même assistants d'IA génératives dédiés aux métiers. Cependant, malgré leurs performances, ces systèmes présentent des limites : erreurs de reconnaissance, phénomènes d'hallucination, difficulté à convaincre les experts qualité de leur fiabilité face à l'humain.
Ce stage a pour objectif de fournir des référentiels permettant d'évaluer et éventuellement de renforcer la confiance des systèmes d'Intelligence artificielle.
Vos missions :
En tant que stagiaire, vous participerez à l'ensemble des thématiques couvrant le cycle de vie complet d'un modèle IA :
- Analyse de la qualité des données : étude statistique des bases d'apprentissage (complétude, cohérence, diversité, biais, détection des zones pauvres en information).
- Techniques d'apprentissage robustes et non biaisées : mise en œuvre de méthodes pour améliorer l'équité (repondération, fonctions de perte adaptées aux priorités métier, régularisations).
- Quantification de l'incertitude : calibration probabiliste et/ou conforme, régression quantile, distributions prédictives, détection des données hors distribution (OOD) en conditions réelles.
- Explicabilité des modèles : analyse de l'importance des variables, sensibilité conditionnelle et fiabilité des résultats.
- Analyse en conditions réelles & dérive en production : détection de dérive des données et recommandations pour un pipeline complet d'évaluation continue.
Qui êtes-vous ?
- Étudiant(e) en Master ou dernière année d'école d'ingénieur avec spécialisation en Machine Learning / Statistique .
- Solides bases théoriques en apprentissage statistique et modélisation.
- Maîtrise de Python et de ses librairies (pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).
- Curiosité scientifique, rigueur et capacité à travailler en autonomie.
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