Assistant(e) Data Scientist – Red-team IA / Sécurité des LLMs

À propos du poste

Crédit Agricole S.A. recrute un(e) stagiaire Assistant(e) Data Scientist spécialisé(e) en red-teaming IA et sécurité des grands modèles de langage (LLMs), au sein de son entité Crédit Agricole Artificial Intelligence (CA-AI), dédiée à l'industrialisation et au déploiement de solutions IA communes. Le stage dure 6 mois, avec une date de prise de fonction prévue le 1er avril 2027, et se déroule sous l'encadrement d'experts IA au sein d'une Squad pluridisciplinaire, avec un chef de projet IA en tant que référent fonctionnel.

Missions principales

• Établir un état de l'art du domaine en croisant les articles récents sur les VLM et les techniques anciennes d'attaques adverses
• Implémenter des attaques innovantes en réutilisant des schémas d'attaques connus
• Expliquer le manque de généralisation des modèles avec des outils observant leur fonctionnement global (explicabilité, activations, etc.)
• Rédiger un rapport sur les travaux menés et publier un article scientifique si les résultats dépassent l'état de l'art
• Veille bibliographique, sélection et implémentation des approches adaptées, étude comparative sur des données internes et externes, puis intégration des développements dans les produits

Le stagiaire dispose d'environnements d'engineering industriels puissants, en local et dans le cloud, et peut interagir avec les équipes data science, engineering et les experts métier du Groupe.

Profil recherché

• Niveau d'études minimum Bac+5 / M2, en école d'ingénieur ou en université, avec une spécialisation en Data Science ou Statistiques
• Expérience de 0 à 2 ans
• Anglais bilingue

Compétences requises

• Deep Learning et LLM
• Red teaming et sécurité
• Développement Python et bonnes connaissances des librairies de sciences des données
• Rigueur, autonomie, esprit d'équipe, communication claire, sens de l'innovation et de la recherche-développement

Ce que nous offrons

• Une gratification si la durée du stage dépasse deux mois consécutifs
• Accès à des environnements d'engineering puissants, en local et dans le cloud