Stage 2025 - Data Science et Machine Learning/AI practitionner - Sujet : GNN for Dynamic Graph Attention Network (H/F/N)
Paris
Ekimetrics
Ekimetrics is a pioneering leader in data science and AI-powered solutions for sustainable business performance.
Ekimetrics est leader en data science et fournisseur de solutions AI. Depuis 2006, nous utilisons la data science au service de l’optimisation de performance marketing, business et de la transition vers une performance plus durable. Si vous êtes passionné.e de data, ou de technologie en général, et que vous avez envie d’être acteur.rice de votre avenir professionnel, votre place est sûrement chez Ekimetrics ! 📊Et si nous vous présentions quelques datas ? • 400 expert.e.s en data science • 1000 projets divers et variés pour plus de 350 clients • 5 bureaux : Paris, Hong Kong, Shanghai, Londres et New York • 1 milliard de $ de profits générés pour nos clients depuis 2006 🌱Chez Ekimetrics nous avons l’ambition d’accompagner nos clients à repenser leur business model, en réconciliant performance économique et objectifs durables, grâce à la data science. C’est pourquoi nous avons en interne toutes les compétences nous permettant de répondre aux besoins de nos clients : Product Managers, Product Designers, Data Architects, Lead Tech, Data Engineers, DevOps Engineers, Data Scientists. 🤝 L’équipe Data Science que vous pourriez rejoindre Pourquoi recrutons-nous ? Au sein d’Ekimetrics, le département Innovation travaille sur des sujets de recherche en IA en collaboration avec nos partenaires industriels et académiques. Le département regroupe plusieurs docteurs experts dans le domaine de l’IA générative,du deep learning, de la vision par ordinateur, de la série temporelle, de l’explicabilité, et de la causalité. Deux thèses CIFRE sont en cours, et deux débuteront en 2025. Autour de chaque expert des équipes sont constituées en charge de tester les algorithmes état de l’art et les adapter à des problématiques business spécifiques, de créer de nouvelles méthodologies ou algorithmes répondant à un problème relevé, et d’’assurer la passation en vue d’une intégration dans l’écosystème industriel d’Ekimetrics.
Le stream NLP GenAI d'Ekimetrics se concentre sur l'exploitation et l'intégration des modèles de langage (LLM) dans des solutions industrielles. Notre équipe développe des approches innovantes pour optimiser l'utilisation des LLM dans des contextes variés, en mettant l'accent sur la fiabilité, la performance et l'efficacité des solutions déployées. Nous travaillons particulièrement sur l'adaptation de ces technologies aux contraintes spécifiques de nos clients, notamment en termes de confidentialité des données et de coûts d'exploitation.
Ce stage de recherche a pour objectif de concevoir un modèle de réseau de neurones innovant, intégrant des mécanismes d'attention pour l'analyse de graphes hétérogènes dynamiques, où différents types de nœuds et de liens évoluent dans le temps (Yu et al., 2023). La complexité de ces graphes, marquée par leur dynamique, leur hétérogénéité et la richesse de leurs informations sémantiques, pose des défis significatifs pour le développement de modèles adaptés.Pour relever ces défis, nous concevrons et intégrerons des mécanismes d'attention avancés, notamment l'attention au niveau des nœuds, au niveau sémantique et au niveau global des graphes, permettant de capturer l'importance relative des éléments et des relations dans chaque graphe. Le modèle proposé vise à générer des embeddings de nœuds en agrégeant de manière hiérarchique les caractéristiques des voisins en fonction de méta-chemins, offrant ainsi une représentation plus riche et interprétable des relations complexes au sein de graphes hétérogènes dynamiques (Ferrini et al., 2024.).
Le stage pourra déboucher sur une thèse ou un poste de data scientist en IA.
Plus particulièrement vos responsabilités seront de : • Assurer une veille sur l’état de l’art dans le domaine du deep learning, plus spécialement de l’IA générative et de réseaux de neurones graphe• Effectuer un travail de recherche au sein du département Innovation sur LLM et GNN, avec pour objectif de développer une approche innovante permettant d’analyser des graphes hétérogènes dynamiques• Mener des expérimentations intégrant des analyses qualitatives et quantitatives afin de démontrer l'intérêt, la scalabilité et l'efficacité des modèles• Respecter les bonnes pratiques de code pour assurer l’industrialisation de ceux-ci avec nos experts Solution• Partager vos connaissances en interne en apportant un support d’expert• Documenter les modèles et les résultats de recherche de manière structurée et claire, avec des rapports détaillant les méthodologies employées et les résultats obtenus
Le profil et les compétences recherchées : • En stage de fin d’étude d’une grande école d’ingénieur ou de master 2, vous avez acquis de solides connaissances en deep learning, en LLM et en graphe• Expérience dans les méthodologies et bonnes pratiques de développement : Tests unitaires, versionning, CD/CI• Compréhension approfondie des algorithmes et capacité à développer des algorithmes depuis zéro• Compétences approfondies en Python• Maitrise des librairies Pytorch, numpy, sklearn, pandas• Forte capacité d'analyse et de résolution de problèmes• Connaissances approfondies en probabilités, mathématiques et statistiques• Anglais courant. 🤝 Pourquoi nous rejoindre ? Rejoindre Ekimetrics, c’est intégrer une entreprise dont les valeurs s’appliquent au quotidien :
• Evoluer dans un environnement type start-up et non traditionnel (#curiosité)• Être capable de prendre le feedback pour s’améliorer (#excellence)• Se former dès son arrivée et en continu grâce à une expérience apprenante unique et riche de nombreuses ressources (internes, externes, live et digital) alliant savoirs techniques, savoir-être et savoir-faire (#transmission)• Faire partie d’une communauté accueillante et soudée (#plaisir)• Imaginer des solutions inattendues & sortir de sa zone de confort (#créativité) En 2023, Ekimetrics a obtenu le statut d’entreprise à mission qui témoigne de notre ambition forte en matière de RSE. Nous sommes également certifiés Great Place to Work. 🤩Vous aurez accès à … • Au catalogue de formation EkiA qui contient des programmes qui vous feront monter en compétences sur nos solutions et nos métiers, des parcours apprenants sur notre plateforme digitale ainsi que des programmes dédiés à nos enjeux prioritaires, dont la sensibilisation aux sujets environnementaux avec la Climate School AXA.• Une vie sportive, artistique, musicale, ludique, caritative et engagée : de notre salle de sport privatisée à nos expositions d’art, en passant par des jeux vidéo et des concerts, ou encore les défis RSE sur la plateforme Vendredi ;• De nombreux évènements et séminaires pour rester proche de votre communauté ; • Des locaux modernes dans un quartier dynamique au cœur de Paris (Grands boulevards)• Une politique de télétravail flexible. 🔄 Notre processus recrutement 🔸 Un test technique sur HackerRank🔸 Un entretien RH avec un(e) Talent Acquisition🔸 Une étude de cas avec un(e) Consultant(e)🔸 Un entretien final avec un(e) Consultant(e) Senior Nous serions ravi.e.s de vous donner de plus amples informations lors d’un entretien et attendons votre candidature avec impatience !
Rérérences :Yu, Zidong, Changhe Zhang, and Chao Deng. "An improved GNN using dynamic graph embedding mechanism: a novel end-to-end framework for rolling bearing fault diagnosis under variable working conditions." Mechanical Systems and Signal Processing 200 (2023): 110534.Ferrini, Francesco, et al. "Meta-Path Learning for Multi-relational Graph Neural Networks." Learning on Graphs Conference. PMLR, 2024. En tant qu’employeur, Ekimetrics offre à tous les mêmes opportunités d’accès à l’emploi sans distinction de genre, ethnicité, religion, orientation sexuelle, statut social, handicap et d’âge. Ekimetrics veille à développer un environnement de travail inclusif qui reflète la diversité dans ses équipes.
Le stream NLP GenAI d'Ekimetrics se concentre sur l'exploitation et l'intégration des modèles de langage (LLM) dans des solutions industrielles. Notre équipe développe des approches innovantes pour optimiser l'utilisation des LLM dans des contextes variés, en mettant l'accent sur la fiabilité, la performance et l'efficacité des solutions déployées. Nous travaillons particulièrement sur l'adaptation de ces technologies aux contraintes spécifiques de nos clients, notamment en termes de confidentialité des données et de coûts d'exploitation.
Ce stage de recherche a pour objectif de concevoir un modèle de réseau de neurones innovant, intégrant des mécanismes d'attention pour l'analyse de graphes hétérogènes dynamiques, où différents types de nœuds et de liens évoluent dans le temps (Yu et al., 2023). La complexité de ces graphes, marquée par leur dynamique, leur hétérogénéité et la richesse de leurs informations sémantiques, pose des défis significatifs pour le développement de modèles adaptés.Pour relever ces défis, nous concevrons et intégrerons des mécanismes d'attention avancés, notamment l'attention au niveau des nœuds, au niveau sémantique et au niveau global des graphes, permettant de capturer l'importance relative des éléments et des relations dans chaque graphe. Le modèle proposé vise à générer des embeddings de nœuds en agrégeant de manière hiérarchique les caractéristiques des voisins en fonction de méta-chemins, offrant ainsi une représentation plus riche et interprétable des relations complexes au sein de graphes hétérogènes dynamiques (Ferrini et al., 2024.).
Le stage pourra déboucher sur une thèse ou un poste de data scientist en IA.
Plus particulièrement vos responsabilités seront de : • Assurer une veille sur l’état de l’art dans le domaine du deep learning, plus spécialement de l’IA générative et de réseaux de neurones graphe• Effectuer un travail de recherche au sein du département Innovation sur LLM et GNN, avec pour objectif de développer une approche innovante permettant d’analyser des graphes hétérogènes dynamiques• Mener des expérimentations intégrant des analyses qualitatives et quantitatives afin de démontrer l'intérêt, la scalabilité et l'efficacité des modèles• Respecter les bonnes pratiques de code pour assurer l’industrialisation de ceux-ci avec nos experts Solution• Partager vos connaissances en interne en apportant un support d’expert• Documenter les modèles et les résultats de recherche de manière structurée et claire, avec des rapports détaillant les méthodologies employées et les résultats obtenus
Le profil et les compétences recherchées : • En stage de fin d’étude d’une grande école d’ingénieur ou de master 2, vous avez acquis de solides connaissances en deep learning, en LLM et en graphe• Expérience dans les méthodologies et bonnes pratiques de développement : Tests unitaires, versionning, CD/CI• Compréhension approfondie des algorithmes et capacité à développer des algorithmes depuis zéro• Compétences approfondies en Python• Maitrise des librairies Pytorch, numpy, sklearn, pandas• Forte capacité d'analyse et de résolution de problèmes• Connaissances approfondies en probabilités, mathématiques et statistiques• Anglais courant. 🤝 Pourquoi nous rejoindre ? Rejoindre Ekimetrics, c’est intégrer une entreprise dont les valeurs s’appliquent au quotidien :
• Evoluer dans un environnement type start-up et non traditionnel (#curiosité)• Être capable de prendre le feedback pour s’améliorer (#excellence)• Se former dès son arrivée et en continu grâce à une expérience apprenante unique et riche de nombreuses ressources (internes, externes, live et digital) alliant savoirs techniques, savoir-être et savoir-faire (#transmission)• Faire partie d’une communauté accueillante et soudée (#plaisir)• Imaginer des solutions inattendues & sortir de sa zone de confort (#créativité) En 2023, Ekimetrics a obtenu le statut d’entreprise à mission qui témoigne de notre ambition forte en matière de RSE. Nous sommes également certifiés Great Place to Work. 🤩Vous aurez accès à … • Au catalogue de formation EkiA qui contient des programmes qui vous feront monter en compétences sur nos solutions et nos métiers, des parcours apprenants sur notre plateforme digitale ainsi que des programmes dédiés à nos enjeux prioritaires, dont la sensibilisation aux sujets environnementaux avec la Climate School AXA.• Une vie sportive, artistique, musicale, ludique, caritative et engagée : de notre salle de sport privatisée à nos expositions d’art, en passant par des jeux vidéo et des concerts, ou encore les défis RSE sur la plateforme Vendredi ;• De nombreux évènements et séminaires pour rester proche de votre communauté ; • Des locaux modernes dans un quartier dynamique au cœur de Paris (Grands boulevards)• Une politique de télétravail flexible. 🔄 Notre processus recrutement 🔸 Un test technique sur HackerRank🔸 Un entretien RH avec un(e) Talent Acquisition🔸 Une étude de cas avec un(e) Consultant(e)🔸 Un entretien final avec un(e) Consultant(e) Senior Nous serions ravi.e.s de vous donner de plus amples informations lors d’un entretien et attendons votre candidature avec impatience !
Rérérences :Yu, Zidong, Changhe Zhang, and Chao Deng. "An improved GNN using dynamic graph embedding mechanism: a novel end-to-end framework for rolling bearing fault diagnosis under variable working conditions." Mechanical Systems and Signal Processing 200 (2023): 110534.Ferrini, Francesco, et al. "Meta-Path Learning for Multi-relational Graph Neural Networks." Learning on Graphs Conference. PMLR, 2024. En tant qu’employeur, Ekimetrics offre à tous les mêmes opportunités d’accès à l’emploi sans distinction de genre, ethnicité, religion, orientation sexuelle, statut social, handicap et d’âge. Ekimetrics veille à développer un environnement de travail inclusif qui reflète la diversité dans ses équipes.
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Job stats:
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Categories:
Deep Learning Jobs
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Tags: Deep Learning DevOps Generative AI LLMs Machine Learning NLP NumPy Pandas Python PyTorch Scikit-learn Vue
Perks/benefits: Flex hours
Region:
Europe
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