STAGE AI Engineer Analyst h/f

Rejoignez une équipe d’IA de pointe en tant que stagiaire ! Travailler sur les modèles de langage, l’IA multimodale et les normes d’IA responsable. Acquérez une expérience pratique avec Python, le cloud et les API GenAI. Parfait pour les étudiants passionnés désireux d’innover en IA générative. Postulez dès maintenant !

Emplacement

Paris 17e (hybride).

Durée

6 mois, à temps plein.

Date de début

juillet 2026.

Contexte

AXA GO – GDAI recherche un stagiaire ingénieur IA motivé pour rejoindre l’équipe GenAI et travailler sur des projets de pointe impliquant des modèles de langage (LLM & SLM) et des modèles multimodaux.

VOTRE RÔLE ET VOS MISSIONS

• Déployez, évaluez et comparez les LLM, SLM et modèles multimodaux en fonction de la qualité, de la latence, du coût et de la sécurité.
• Créer et maintenir des cartes modèles conformes aux normes AXA Responsable IA.
• Écrire du code Python propre et réutilisable ainsi que de la documentation ; Partagez clairement les résultats avec l’équipe.
• Collaborer étroitement avec les ingénieurs et chercheurs ; Communiquez régulièrement les progrès.

VOTRE PROFIL

Compétences techniques :

• Maîtrise du Python
• Expérience avec Git et les environnements cloud (Azure préféré).
• Première expérience pratique avec des modèles/API GenAI (open source ou hébergés).
• Familiarité avec les concepts de base du ML/NLP
• Bonus : Docker/conteneurs, CI/CD

Compétences relationnelles :

• Structuré et organisé
• Bonne culture et curiosité sur les sujets et applications de l’IA
• Maîtrise de l’anglais, des compétences en communication et en collaboration sont requises.
• Capacité à travailler de manière autonome et à prendre des initiatives.

POURQUOI NOUS REJOINDRE ?

Nous nous engageons à garantir l’égalité des chances dans tous les aspects de l’emploi (genre, LGBT+, personnes handicapées ou personnes d’origines différentes) et à promouvoir la diversité et l’inclusion en créant un environnement de travail où tous les employés sont traités avec dignité et respect, et où les différences individuelles sont valorisées.