Envie d'embarquer pour une nouvelle aventure professionnelle ? C'est par ici !
BPCE Vie conçoit des solutions d'assurances de personnes (assurance vie, épargne, retraite, prévoyance individuelle, assurance des emprunteurs) pour les clients des réseaux bancaires du Groupe BPCE au premier rang desquels les Banques Populaires et les Caisses d'Epargne.
BPCE Vie est une compagnie de BPCE Assurances, le pôle assurances du Groupe BPCE. Groupe coopératif de banque universelle, il est le deuxième acteur bancaire en France. Avec 100 000 collaborateurs, le Groupe BPCE est au service de 36 millions de clients.
Intégrer BPCE Vie, c'est :
devenir membre d'un collectif dynamique de 800 collaborateurs présents à Paris, Lille (Lezennes), Reims, Rennes (St-Grégoire) et Luxembourg ;
rejoindre une entreprise engagée, notamment dans la transition énergétique ;
contribuer, dans le cadre du plan stratégique BPCE 2030, au développement des métiers de l'assurance (assurances de personnes, assurance non vie) porté par le professionnalisme de nos équipes ;
s'ouvrir de nouveaux horizons professionnels au sein d'un Groupe qui offre de multiples opportunités de carrière et accompagne ses collaborateurs dans une démarche apprenante.
Notre ambition ? Offrir à nos équipes et nos clients le meilleur de la relation humaine et digitale dans un esprit exigeant, bienveillant et collaboratif.
Ça vous tente ? Rejoignez-nous ! Vos missions au sein de l'équipe
Rejoignez BPCE en tant que Data Scientist pour un stage de 6 mois à partir d'avril 2025 !
Les missions c'est important, l'équipe et l'environnement aussi … !
Dans le cadre de notre recherche sur les modèles de langage larges (LLM), nous cherchons à créer des modèles de langue de petite taille afin qu'ils puissent être déployés sur des unités centrales de traitement (CPU). Ce projet vise à explorer des techniques de fine-tuning et de pré-entraînement continu pour optimiser ces modèles tout en minimisant la perte de performance.
Le pôle Data Science utilise de manière croissante l'IA générative dans ses projets. Cependant des problématiques de cout et de disponibilité de ressources peuvent se présenter. Son ambition est de pouvoir, à travers cette recherche, déployer un LLM adapté au langage de l'assurance de personnes pouvant être efficacement déployé sur CPU, en limitant les pertes de performance. En tant que stagiaire du pôle Data Science, votre rôle sera de nous aider à développer ce type de modèles.
Concrètement votre quotidien ? en collaboration avec votre tuteur, vous :
Explorez l'état de l'art sur les techniques de fine tuning et de continuous pre-training (Unsloth, Qlora, quantisation) ainsi que sur les méthodes d'alignement potentielles (DPO) ;
Créez le jeu de données pour le fine tuning sur P100 ou pour le continuous pre-training, en fonction de la disponibilité des L4. Une partie des données est déjà rassemblée, mais complétez-la si nécessaire ;
Choisissez le ou les modèles à fine tuner selon vos critères de performance et d'application ;
Réalisez le fine tuning du modèle, puis procédez au continuous pre-training et/ou à DPO si cela est possible. Cette étape se déroulera sur notre plateforme GCP à l'aide des GPUs P100 et/ou L4 ;
Testez le merging de LLMs via Merge Kit et évaluez les performances obtenues ;
Effectuez une possible quantisation si le modèle est de type 7B ;
Restituez les résultats techniques à l'équipe DS concernant les différents états de l'art et les résultats obtenus.
Vous préparez un niveau d'études en 3ème année d'école ingénieur avec une dominante en IA dans le domaine de l'informatique.
Pour réussir votre mission, vous :
Maîtrisez Python de manière efficace pour vos projets ;
Possédez une bonne connaissance des algorithmes de Deep Learning, en particulier ceux appliqués aux LLM ;
Développez une compréhension des pratiques de déploiement et/ou de calcul sur GPU, car cela serait apprécié ;
Etes à l'aise pour communiquer sur des sujets techniques, en partageant vos idées et en échangeant avec vos collègues ;
Appréciez de vous documenter avec la lecture d'articles de recherche et de posts afin de trouver, comprendre et recenser des méthodes, tout en synthétisant l'information.
Vous êtes curieux et intéressé par les problématiques actuelles d'intelligence artificielle et possédez une appétence pour la recherche.
Saurez-vous relever le challenge ? N'attendez plus, rejoignez-nous !
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