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 18 000 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, oeuvrer 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.
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Framatome souhaite étendre sa capacité à traiter des cas d'usage IA avec des data scientists.
L'objet de cette offre d'alternance est pour Framatome de s'entourer de data scientists permettant l'analyse de besoin métier et le développement d'application IA (Intelligence Artificielle), ML (Machine Learning), DL (Deep Learning), IA GEN (Intelligence Artificielle Générative).
Dans ce cadre les missions principales seront :
Comprendre les cas d'usage et collecte de Données
Préparation et Nettoyage des Données
Exploration et Visualisation des Données
Modélisation, Développement et Utilisation de Modèles
Sélection d'Algorithmes : Choisir les algorithmes d'apprentissage machine (Machine Learning) ou d'apprentissage profond (Deep Learning) les plus appropriés pour le problème.
Entraînement des Modèles : Former les modèles en utilisant des ensembles de données d'entraînement et ajuster les paramètres pour optimiser les performances
Validation des Modèles : Utiliser des techniques de validation croisée pour évaluer la robustesse des modèles et éviter le surajustement (overfitting).
Instancier des modèles de langages pré-entraînés (LLMs, embeddings, Rerankers) et les intégrer dans des solutions complexes type RAG (Retrieval Augmented Generation).
Évaluation des Modèles et leur déploiement
Surveillance et Maintenance des Modèles
Documentation et Communication
Vous étudiant(e) en Data Science et Intelligence Artificielle, avec une formation en informatique, mathématiques ou statistiques, maîtrisant le langage Python.
Compétences requises :
Maîtrise du langage Python et des bibliothèques associées
Compétences en apprentissage automatique et modélisation statistique
Bonnes capacités d'analyse de données
Qualités :
Rigueur et organisation
Esprit d'initiative
Travail en équipe et communication
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