Stage Ingénieur en Science des Données et IA : Edge AI, LLM et Data visualization F/H

France, Ile-de-France, Hauts-de-Seine (92)

Internship Entry-level / Junior

Framatome

Framatome’s teams design and build nuclear power plants, present at every stage of the process on all types of reactor technologies.

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Posted 10 hours ago

Informations générales

Entité légale

Chez Framatome, filiale d'EDF, nous concevons et fournissons des équipements, des services, du combustible, et des systèmes de contrôle-commande pour les centrales nucléaires du monde entier.
Nos 20 000 collaborateurs permettent chaque jour à nos clients de produire un mix énergétique bas-carbone toujours plus propre, plus sûr et plus économique.
Nos équipes développent également des solutions pour les secteurs de la défense, de la médecine nucléaire et du spatial.

Implantée dans une vingtaine de pays, Framatome rassemble les expertises d'hommes et de femmes passionnés et convaincus que le nucléaire est une énergie d'avenir.

Entreprise responsable, nous développons des actions pour former et accompagner les premières expériences professionnelles (label Happy Trainees), intégrer tous les talents, dont les personnes en situation de handicap, œuvrer pour l'égalité professionnelle et la mixité de nos métiers (94/100 à l'index de l'égalité hommes-femmes) et concilier les temps de vie.

Pour suivre notre actualité, retrouvez-nous sur www.framatome.com, LinkedIn, Instagram et X.

Référence

2025-22938

Date de parution

08/07/2025

Description du poste

Métier

TA - ETUDES - CONCEPTION & INGENIERIE - TAH - Conception du cœur et conduite de réacteur

Intitulé du poste

Stage Ingénieur en Science des Données et IA : Edge AI, LLM et Data visualization F/H

Contrat

Stage

Fourchette de rémunération

salaryrange">Barème Alternance, Stage et VIE

Description de la BU

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Description de la mission

Rejoignez notre équipe de R&D en IA et Data Science

Vous intégrerez le Centre de compétences en Data Science et Mathématiques Avancées (DSAM) de Framatome. L'équipe, composée d'experts en IA, apprentissage machine et ingénierie nucléaire, développe des solutions innovantes appliquées à des domaines tels que les systèmes critiques embarqués, les méthodes statistiques pour la démonstration de sûreté nucléaire, l’analyse de données multiphysiques expérimentales, la robotique ou l’IA générative.

Le contexte

Le Centre de compétences DSAM développe des modèles de Deep Learning pour des solutions embarquées (Edge AI) destinées aux différentes unités opérationnelles de Framatome. Ces modèles, régulièrement mis à jour, sont accompagnés d’outils de visualisation dédiés. Leur évolution repose sur l’intégration continue de méthodes innovantes (optimisation bayésienne, algorithmes génétiques…). Afin d’améliorer ce processus, DSAM envisage d’y intégrer un modèle de langage capable de suggérer des améliorations et d’accompagner les ingénieurs dans l’enrichissement des bases d’apprentissage.

Les missions

Votre travail s'articulera autour de trois axes :
1- Entrainement, hyper-optimisation et data visualisation d’un surrogate modèle d’un code de calcul scientifique
• Développer, entrainer et hyper-optimiser un surrogate modèle de type réseau de neurones profond.
• Développement d’une interface homme-machine à partir d’une maquette pour visualiser l’impact du modèle.
2- Recherche et développement d’un modèle de langage de type LLM ou SLM et RAG
• Revue de littérature sur les LLM et SLM.
• Revue de littérature sur les Retrieval-augmented model et dérivés appliqué à la création de plan d’expérience.
3- Intégration du modèle de langage à travers une interface Homme machine dans une l’application Framatome : EPIMETHEE
• Implémentation d’un modèle de langage sur le serveur d’intégration d’EPIMETHEE.
• Création et amélioration d’une interface homme-machine pour requêter le modèle de langage.
• Traitement des résultats pour générer des plans d’expérience.

Profil

Profil recherché

Étudiant(e) en Master 2 ou équivalent, spécialisé(e) en science des données et intelligence artificielle, vous possédez :

• De solides compétences en apprentissage statistique et apprentissage profond.
• Une grande maîtrise de python, ses librairies usuelles et d’un framework Deep Learning (PyTorch, TensorFlow).
• Une maîtrise théorique des architectures Transformers et LLM, idéalement appuyée par une expérience sur un projet réel.
• Très bon niveau d'anglais technique.
Vous aimez évoluer en équipe, êtes dynamique, curieux(se), créatif(ve), impliqué(e), et souhaitez rapidement monter en compétences dans un environnement stimulant de recherche appliquée industrielle.