Stage Intelligence Artificielle H/F

OUICODING SAS
Paris

Description de l'offre

Vous participerez à des travaux de R&D portant notamment sur :
-l'analyse et le traitement de documents réglementés (contrats, devis, référentiels),
-l'expérimentation de modèles de langage généralistes et spécialisés (LegalBERT, FinBERT, LLM open-source, etc.),
-la mise en oeuvre et l'évaluation de systèmes de Retrieval-Augmented Generation (RAG),
-la mesure de la qualité des résultats (cohérence, hallucinations, conformité, explicabilité),
-la formalisation des résultats et limites des approches testées.

Missions principales :
-Étudier l'état de l'art sur les LLM et leur usage dans les métiers réglementés
-Mettre en place des prototypes expérimentaux (avec et sans RAG)
-Réaliser des tests comparatifs sur des corpus documentaires
-Définir et appliquer des métriques d'évaluation
-Documenter les résultats, difficultés et verrous techniques identifiés
-Contribuer à la capitalisation des connaissances produites>

Profil recherché

-Étudiant(e) en école d'ingénieur ou université (niveau Bac+4 / Bac+5)
Spécialisation en :
-Intelligence Artificielle
-Machine Learning
-NLP / Data Science
-Bon niveau en Python
Connaissances ou intérêt pour : modèles de langage (LLM), NLP, RAG (LangChain, LlamaIndex, Haystack, etc.)
-Capacité d'analyse, rigueur scientifique, esprit critique
-Intérêt pour les problématiques de conformité, sécurité et explicabilité de l'IA

À propos de OUICODING SAS

OUIcoding est une société spécialisée dans le développement de solutions numériques, data et IA, intervenant sur des projets à forte complexité technique et réglementaire. Dans le cadre d'un programme de recherche et développement en Intelligence Artificielle, nous développons un moteur d'assistance réglementaire et contractuelle intégré à notre ERP métier, destiné aux domaines RH et prestations intellectuelles. Ce projet s'inscrit dans une démarche expérimentale visant à étudier, tester et améliorer l'utilisation des modèles de langage (LLM) dans des contextes réglementés, où la fiabilité, l'explicabilité et la conformité sont critiques.

Publié le 2026-01-02

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