Stage ingénieur deep learning / nlp (traitement du langage naturel) - grenoble

Probayes a pour vocation de proposer à ses clients les solutions d’intelligence Artificielle les plus performantes possibles.

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Stage Ingénieur Deep Learning / NLP (traitement du langage naturel)

Spin-off de l’INRIA et du CNRS, Probayes est né de la volonté d’être le chainon manquant entre la recherche et l’industrie.

Créé en 2003, Probayes est un des leaders français dans le développement de solutions en Intelligence Artificielle. Nos Data Scientists, architectes et développeurs travaillent avec les plus grands groupes pour développer des solutions IA sur mesure, à l’état de l’art de la littérature scientifique, et à fort ROI.

Avec un savoir-faire central en Machine Learning, complété par des expertises scientifiques en optimisation, en fusion de capteurs, en traitement d’images et en NLP, Probayes développe, pour ses clients, des modèles comme moteur d’innovation, d’optimisation et d’aide à la décision.

Probayes adresse ses solutions auprès de divers secteurs : automobile, défense, logistique, chimie, banque, et souhaite à la fois renforcer sa présence sur ces verticaux et développer des collaborations sur de nouveaux secteurs stratégiques. Probayes, qui a rejoint La Poste en mai 2016, est devenu le centre de compétence en Intelligence Artificielle du groupe.

Basée à Montbonnot (38), Probayes a ouvert en 2017 une antenne à Paris.


Descriptif du poste

L’objectif de ce stage est d’améliorer les performances de notre outil d’extraction automatique d’informations qui se base sur des documents scannés. Notre architecture actuelle repose sur un processus en deux étapes, combinant un système de Reconnaissance Optique de Caractères (OCR) suivi d’un modèle Transformer de type BART pour analyser le texte extrait.

L’un des défis que nous souhaitons relever est l’exploration de nouvelles approches, notamment l’utilisation de modèles end-to-end, capables d’extraire des informations directement à partir de l’image de la facture, sans nécessiter une étape préalable de reconnaissance de texte. Dans cette optique, nous souhaitons intégrer et évaluer qualitativement des modèles prometteurs tels que Pix2Struc et Donut.

En tant que stagiaire, vous serez impliqué(e) de manière significative dans la mise en œuvre et l’évaluation de ces modèles OCR-free, qui promettent de transformer notre approche de l’extraction d’informations. Vous aurez accès à des volumes considérables de données exclusives et non disponibles en open source, ce qui vous permettra de tirer pleinement parti des capacités flexibles des modèles Transformer.

Etudiant(e) en dernière année en école d’ingénieur ou master 2 informatique scientifique / maths appliquées, vous présentez un intérêt particulier pour le deep learning et le machine learning en général.


Compétences nécessaires

* Bases solides en mathématiques et apprentissage profond.
* Bonne maitrise du langage Python, notamment pour l’apprentissage automatique (Pytorch).
* Savoir-faire socle en Informatique: linux, git.


Compétences appréciées

* Bon niveau d’anglais (capable de lire de la documentation logicielle et des articles de recherche en anglais).
* Motivation, polyvalence, rigueur, autonomie et travail en équipe.
* Expérience en NLP.


Qualités requises

* Vous êtes motivé, polyvalent, rigoureux et autonome.
* Vous aimez travailler en équipe.


Pourquoi nous rejoindre ?

* Vous souhaitez travailler dans un environnement stimulant, avec des experts en Data Science.
* Vous souhaitez travailler sur des missions à forte valeur ajoutée et découvrir des environnements et secteurs d’activité différents.
* Vous recherchez un poste vous permettant de mettre à profit vos compétences techniques et personnelles sur des missions variées.


Informations complémentaires

* Poste : stage de 6 mois
* Lieu : Grenoble
* Télétravail
* Date de début de contrat : dès que possible

Conformément aux engagements pris par Probayes, en faveur de l’accueil et de l’intégration des personnes en situation de handicap, une priorité sera donnée, à compétences égales aux personnes en situation de handicap.

#J-18808-Ljbffr