STAGE – Mise en place d'une chaîne outillée MLOps et adaptation pour de l'IA symbolique (F/H)
Palaiseau Polytechnique
Thales
From Aerospace, Space, Defence to Security & Transportation, Thales helps its customers to create a safer world by giving them the tools they need to perform critical tasksQUI SOMMES-NOUS ?
Construisons ensemble un avenir de confiance
Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cybersécurité & Identité numérique. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.
Nos engagements, vos avantages
- Une réussite commune portée par notre culture et excellence technologique, votre expérience et notre ambition partagée
- Un package de rémunération attractif (épargne salariale, variable ou 13ième mois selon les postes, restaurant d’entreprise,…)
- La possibilité de développer vos compétences en continu grâce à nos parcours de formation et nos académies internes #ENTREPRISEAPPRENANTE
- Notre attention portée à votre équilibre personnel et professionnel (Accord télétravail, RTT, congés d’ancienneté, jours enfants malades, guide parentalité, crèches, CSE / ASC,… )
- Des communautés internes permettant de vous engager sur les sujets qui vous tiennent à cœur : innovation, diversité, environnement
- Un environnement inclusif et bienveillant où vous êtes accueilli et valorisé avec notre politique handi-accueillante, notre charte LGBT+, notre initiative #StOpe pour lutter contre le sexisme.
Dans ce cadre nous recherchons un :
STAGE – Ingénieur en Mise en place d'une chaîne outillée MLOps et adaptation pour de l'IA symbolique (H/F) – 6 mois
Basé à Palaiseau (91)
QUI ETES-VOUS ?
- Etudiant en Ecole d’Ingénieur ou formation équivalente, vous préparez un master 2 ?
- Vos études et vos éventuelles expériences vous ont permis d’acquérir des connaissances solides dans les domaines suivants :
- Linux
- Réseaux informatiques et administration système
- Machine learning
- Vous disposez idéalement de compétences en :
- Docker
- Python
- Connaissances en IA symbolique
- Connaissances en bases de données NoSQL
- Vous faites preuves de curiosité, raison qui vous pousse à faire votre stage en recherche ?
- Enfin vous êtes à l’aise en français et en anglais ?
Vous vous reconnaissez ? Alors découvrez vos futures missions !
CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :
Le stage se déroulerait au sein du Laboratoire Raisonnement et Analyse dans les Systèmes Complexes de Thales Research & Technology, à Palaiseau.
Le développement et l’intégration d’algorithmes d’IA dans les systèmes est un enjeu majeur pour Thales. Le MLOps vise à faciliter l’industrialisation des modèles de Machine Learning en s’appuyant sur des outils et des processus standardisés, permettant une gestion efficace du cycle de vie des modèles. Ces pratiques unifiées permettent notamment d’améliorer l’automatisation des processus, la gestion des données et la reproductibilité des modèles, rendant ainsi les solutions plus fiables et robustes.
Toutefois, le MLOps se concentre uniquement sur la branche de l’IA dirigée par les données, qui comporte le Machine Learning. Les algorithmes développés par Thales comprennent également de l’IA symbolique, dont le cycle de vie et les enjeux d’industrialisation sont différents de ceux des algorithmes de ML. Le concept de ModelOps a ainsi été introduit pour élargir les pratiques du MLOps à tous types d’IA.
L’objectif de ce stage est de mettre en place une chaine outillée MLOps et d’évaluer sa compatibilité avec de l’IA symbolique pour aller vers un socle commun d’outillage du cycle ModelOps.
Dans ce contexte, vos missions seront les suivantes :
- Appréhender es concepts et les outils du cycle de vie MLOps
- Mettre en place une chaine outillée MLOps simplifiée comportant à minima des outils de stockage de données (MinIO), versioning de données (LakeFS), tracking d’expériences et gestion des modèles (MLFlow).
- Documenter le déploiement de la chaine MLOps et la configuration des outils
- Expérimenter et prendre en main la chaine MLOps sur un cas d’application ML ouvert type MNIST (classification d’image)
- Analyser l’adaptabilité des outils de la chaine MLOps pour des cas d’usage orientés IA symbolique. Une étude des outils sera faite pour déterminer s’ils peuvent s’appliquer à des cas d’usage génériques comprenant différents types d’IA, ou à défaut s’ils peuvent s’interfacer avec des outils différents plus adaptés à des cas d’usage d’IA symbolique. Le cas des graphes sémantiques sera utilisé comme base pour expérimenter sur de l’IA symbolique.
- Présenter vos travaux
- Rédiger un rapport de synthèse
Thales s’engage pour l’emploi et l’insertion des personnes en situation de handicap. A ce titre, notre établissement Thales Research&Technology France est reconnu Organisme Handi-Accueillant
Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.
Thales reconnait tous les talents, la diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: Big Data Classification Docker Linux Machine Learning MLFlow MLOps NoSQL Python Research
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