Stagiaire Data Scientist - Deep Learning et IA Documentaire H/F - Malakoff Humanis Paris - 75
- Bac +5
- Banque • Assurance • Finance
- Exp. - 1 an
- Exp. 1 à 7 ans
- Exp. + 7 ans
Au sein du département Data Science et IA, vous rejoignez l'équipe produit IA Documentaire, avec quatre Data Scientists et un Product Manager. Vous interviendrez à différents niveaux du projet :
· Faire une revue de l'état de l'art et des modèles les plus performants pour le Document Understanding (Dit, LayoutLM, Donut)
· Prendre en main la plateforme dataiku et les outils utilisés en interne pour le développement des projets.
· Participer au développement de dataset de références et de vérités terrain (synthétique et/ou réel) qui seront utilisés pour comparer les résultats des différentes approches.
· Pour la construction du dataset, il existe différentes stratégies comme l'utilisation de modèle de génération de données synthétiques (eg Stable diffusion pour les images) ou la génération de texte avec les modèles de langages eg ChatGPT).
· Prendre en main les modèles sélectionnés, calibrer sur le dataset en explorant différentes stratégies de fine tuning.
· Optimiser le meilleur modèle en fonction des indicateurs de performances retenus selon les cas d'usages (temps d'exécution, mémoire occupée, etc).
· Faire une revue de l'état de l'art et des modèles les plus performants pour le Document Understanding (Dit, LayoutLM, Donut)
· Prendre en main la plateforme dataiku et les outils utilisés en interne pour le développement des projets.
· Participer au développement de dataset de références et de vérités terrain (synthétique et/ou réel) qui seront utilisés pour comparer les résultats des différentes approches.
· Pour la construction du dataset, il existe différentes stratégies comme l'utilisation de modèle de génération de données synthétiques (eg Stable diffusion pour les images) ou la génération de texte avec les modèles de langages eg ChatGPT).
· Prendre en main les modèles sélectionnés, calibrer sur le dataset en explorant différentes stratégies de fine tuning.
· Optimiser le meilleur modèle en fonction des indicateurs de performances retenus selon les cas d'usages (temps d'exécution, mémoire occupée, etc).
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