Stage Assistant(e) Data Scientist – Agents pour le développement ML
Crédit Agricole S.A. · 92 - Hauts-De-Seine
Job description
À propos du poste
Crédit Agricole S.A. propose un stage de 6 mois, début prévu le 2 mars 2027, au sein de son entité Crédit Agricole Artificial Intelligence (CA-AI), dédiée à l'industrialisation et au déploiement de solutions IA communes. Le stage consiste à concevoir et évaluer des agents de code spécialisés en Machine Learning, capables de construire, d'évaluer, d'itérer et de relancer de manière autonome des pipelines ML. Il 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
- Benchmark des frameworks agentiques : étudier et comparer les solutions d'automatisation ML (ex. Probabl/skrub, AutoML) pour identifier celles les plus adaptées au groupe.
- Concevoir un harness IA dédié au ML, basé sur la compréhension des métriques, les bonnes pratiques de feature engineering et les contraintes de déploiement.
- Implémenter un agent ML à intelligence itérative : génération d'un modèle baseline, exécution du pipeline, évaluation des performances et des biais, hypothèses d'amélioration, corrections et re-validation.
- Veille bibliographique, récupération des données et création d'indicateurs, sélection des approches adaptées.
- Intégrer les développements dans les produits du DataLab Groupe, publier un article scientifique si les résultats dépassent l'état de l'art, et communiquer sur le stage.
Profil recherché
- Niveau d'études minimum Bac + 5 / M2, formation Data Science / Statistiques.
- Expérience de 0 à 2 ans.
- Anglais bilingue.
Compétences requises
- Machine learning / deep learning.
- Développement Python et bonnes connaissances des librairies de data science.
- Développement agentique (agents de code).
- Rigueur, autonomie, esprit d'équipe et communication claire.
Les stagiaires accèdent à des environnements d'ingénierie puissants, en local et dans le cloud, et sont évalués sur des données internes annotées et des données open-data. Une gratification est versée si la durée du stage dépasse deux mois consécutifs.
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