Stage Ingénieur·e ML : Évaluation des performances et validation des modèles

L'objectif du stage est de comprendre les différentes dimensions de la performance de nos modèles ML et de mettre en place un système robuste, automatisé et reproductible d'évaluation, d'analyse et de suivi de ces performances, avant et après déploiement.

Vous interviendrez sur :

1. L'analyse et la formalisation des besoins techniques et métier.

2. La réalisation d'un état de l'art : étude et analyse des outils et méthodes existants, proposition de solutions applicables et adaptées au contexte.

3. L'implémentation de solutions fonctionnelles et claires pour le suivi, l'évaluation, l'analyse et les tests des performances des modèles ML.

4. La communication des métriques aux différentes parties prenantes.

Étudiant·e en dernière année d’école d’ingénieur ou master en informatique / IA.

Solides bases en analyse de données, Machine Learning, Deep Learning (vision par ordinateur appréciée) et data visualization.

Très bonne maîtrise de Python, des bonnes pratiques de développement (Git, CI/CD, tests unitaires) et de l'analyse statistique.

Très bonne communication, à l'écrit comme à l'oral, et capacité à vulgariser des résultats techniques auprès d'interlocuteurs non techniques.

Autonomie, curiosité, rigueur, goût pour l’industrialisation et la reproductibilité.