PFE en Data science

Inetum est un leader européen des services numériques. Pour les entreprises, les acteurs publics et la société dans son ensemble, les 28 000 consultants et spécialistes du groupe visent chaque jour l'impact digital : des solutions qui contribuent à la performance, à l'innovation et au bien commun. 

Présent dans 19 pays au plus près des territoires, et avec ses grands partenaires éditeurs de logiciels, Inetum répond aux enjeux de la transformation digitale avec proximité et flexibilité. 

Porté par son ambition de croissance et d'industrialisation, Inetum a généré en 2023 un chiffre d'affaires de 2,5 milliards d'€. 

Pour répondre à un marché en croissance continue depuis plus de 30ans, Inetum a fait le choix délibéré de se recentrer sur 4 métiers afin de gagner en puissance et proposer des solutions sur mesure, adaptées aux besoins spécifiques de ses clients : le conseil (Inetum Consulting), la gestion des infrastructures et applications à façon (Inetum Technologies), l'implémentation de progiciels (Inetum Solutions) et sa propre activité d'éditeur de logiciels (Inetum Software). Inetum a conclu des partenariats stratégiques avec 4 grands éditeurs mondiaux - Salesforce, ServiceNow, Microsoft et SAP et poursuit une stratégie d'acquisitions dédiée afin d'entrer dans le top 5 européen sur ces technologies et proposer la meilleure expertise à ses clients. 

Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap. 

Entraînement d'un modèle d'intelligence artificielle et IA Gen et Mise en place de platefome devops

• Étudier les modèles d’intelligence artificielle et d’IA générative adaptés au besoin.
• Préparer, nettoyer et structurer les jeux de données nécessaires à l’entraînement.
• Participer à l’entraînement, au fine-tuning et à l’évaluation des modèles.
• Développer des scripts et des API pour exploiter les modèles entraînés.
• Mettre en place une chaîne CI/CD pour automatiser les tests et les déploiements.
• Conteneuriser les applications et les modèles à l’aide de Docker.
• Participer à la mise en place d’une infrastructure DevOps et à l’automatisation des environnements.
• Mettre en œuvre des mécanismes de suivi des performances, de versioning et de monitoring des modèles.
• Documenter les travaux réalisés et proposer des axes d’amélioration.

• Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieurs ou en Master spécialisé en informatique, intelligence artificielle, Data Science ou DevOps.
• Bonnes connaissances en programmation Python.
• Connaissances en Machine Learning, Deep Learning et IA générative.
• Notions en traitement et préparation des données.
• Connaissances des outils DevOps : Git, Docker et pipelines CI/CD.
• Une connaissance de Kubernetes, MLflow, Jenkins, GitLab CI/CD ou des plateformes cloud constitue un atout.
• Notions en API REST et en développement backend.
• Esprit d’analyse, rigueur, autonomie et capacité à résoudre des problèmes.
• Curiosité technique, esprit d’équipe et force de proposition