Stage Ingénieur ML/LLM - Paris - H/F

Chez Free, tu trouveras une culture interne singulière et très marquée. Il règne un fort état d’esprit collectif. Le recrutement est ouvert, sans a priori : on ne juge les gens ni sur leur âge, ni sur leur background.
On aime aller vite, faire les choses nous-mêmes, et on mise sur l’autonomie pour être efficace. Tu verras : chez Free, on se sent libre !

Tu veux plonger au cœur d’un projet ambitieux mêlant intelligence artificielle, LLMs et innovation concrète ? Rejoins l’équipedataX d’Iliad-Free, et participe au développement d’unassistant conversationnel augmenté, conçu pouraccompagner – et non remplacer – nos agents du support technique.

Notre mission : exploiter les dernières avancées enMachine Learning et enmodèles de langage (LLMs) pour automatiser les tâches répétitives, libérer du temps aux conseillers, et leur permettre de se concentrer sur les interactions humaines à haute valeur ajoutée.

En tant questagiaire Ingénieur ML/LLM, tu intégreras une équipe data à la croisée de la recherche appliquée, du développement produit et de l’ingénierie ML. Tu travailleras sur desdonnées réelles de conversations client, avec un accès privilégié auxGPU H100via notre filiale cloud. 

Missions :

• Tu participeras à la conception, au fine-tuning et à l’évaluation de modèles de langage (LLMs) pour des tâches NLP ciblées (ex : classification d’intention, génération de réponses, résumé de tickets).
• Tu exploiteras une base de données de conversations réelles pour entraîner et valider des pipelines NLP robustes.
• Tu auras accès à des ressources GPU de pointe (H100) pour accélérer l’expérimentation et l’entraînement de modèles.
• Tu collaboreras étroitement avec les agents du support technique pour comprendre leurs besoins et itérer sur les fonctionnalités de l’assistant.
• Tu seras encadré par des experts en Machine Learning et data science, qui t’accompagneront dans tes choix techniques.
• Tu documenteras tes expérimentations, résultats et pipelines pour assurer la reproductibilité et le transfert de connaissances

Hard-skills :

• Tu suis une formation eningénierie, data science, IA ou informatique (dernière année de master ou école d’ingénieur).
• Tu as unebonne compréhension des fondamentaux du Machine Learning : apprentissage supervisé, évaluation de modèles, gestion du surapprentissage, pipelines de données.
• Tu as déjà manipulé desmodèles de langage (LLMs ou transformers) via Hugging Face, ou exploré des tâches NLP comme la classification, le tagging ou la génération.
• Tu as une expérience pratique avecPyTorch ou TensorFlow, et tu es à l’aise avec Python pour la data (pandas, scikit-learn, etc.).
• Tu as déjà travaillé sur desdonnées textuelles bruitées (ex : chat, support client) ou tu as mené des projets en NLP.
• Tu t’intéresses auxtechniques récentes autour des LLMs : fine-tuning (LoRA, QLoRA), RAG, prompting avancé, ou évaluation automatisée.
• Un plus : tu as déjà utilisé des plateformes cloud (AWS, GCP, Scaleway) ou des outils de ML Ops (Weights & Biases, MLflow, etc.).

Soft-skills :

• Tu escurieux(se) et passionné(e) par les technologies émergentes, en particulier l’IA générative.
• Tu fais preuve d’autonomie et derigueur dans ton travail, tout en sachant demander de l’aide quand besoin.
• Tucommuniques clairement, à la fois à l’écrit (documentation) et à l’oral (points d’avancement).
• Tu esorienté(e) solution et capable detirer des enseignements d’un échec technique.
• Tu apprécies letravail collaboratif et tu donnes/reçois du feedback avec bienveillance.
• Tu parles etcomprends l’anglais technique (lecture de docs, recherche, stackoverflow).

Ce stage t’offrira

• Une immersion dans unprojet concret d’IA conversationnelle à forte impact opérationnel.
• L’accès à desGPU H100 via Scaleway pour entraîner des modèles à grande échelle.
• Unencadrement technique fort par des experts ML/data.
• L’opportunité deconstruire, déployer et évaluer des modèles sur des données réelles.
• Une expérience unique pourrenforcer ton expertise en LLMs, NLP et ingénierie ML dans un cadre industriel exigeant 

Niveau de formation

Tu es endernière année d’école d’ingénieur, de master en informatique, data science, IA ou équivalent

Étapes de recrutement

1. Call avec un Tech Recruiter – 30 min : découverte mutuelle, présentation du poste.
2. Test technique à distance – 1h : exercice pratique sur du NLP ou du fine-tuning de LLM (à réaliser chez toi).
3. Visio avec le manager – 30 min : debrief du test et discussion technique.
4. Immersion en présentiel – 1h30 : visite des locaux, rencontre avec l’équipe dataX et les agents du support.