CS26 – BAC+5 Evaluation de la robustesse des LLMs multimodaux (H/F)
CDD Guyancourt (Yvelines)
Description de l'offre
Company
AMPERE SOFTWARE TECHNOLOGY
Job Description
Contexte et environnement de travail
Renault poursuit son engagement envers les jeunes au travers de la formation par l’alternance et les stages. Cette politique volontariste positionne Renault comme un des contributeurs majeurs au développement de l’apprentissage en France. Dans le cadre de votre stage, vous serez suivi par le service Emploi, compétences et Politiques Jeunes et plus particulièrement au sein des relations écoles et de la marque employeur de Renault.
Au sein de la direction Innovations & Technologies, nous aspirons à l’excellence scientifique et technologique en explorant les technologies émergentes qui repoussent les limites de l’IA générative. Dans le cadre de nos programmes d’innovation, nous nous intéressons aux potentiels des LLM multimodaux pour des cas d’usage combinant données visuelles, vocales et textuelles. Ces modèles, capables de traiter simultanément plusieurs types de données (texte, image, voix), offrent une nouvelle manière d’interagir avec des systèmes intelligents tout en répondant à des problématiques complexes. Les technologies associées à ces modèles permettent d’améliorer l’expérience utilisateur, mais aussi de relever des défis critiques tels que la détection des hallucinations générées par les modèles.
L’objectif est de concevoir des solutions fiables, performantes et adaptées aux besoins industriels, tout en garantissant la sécurité et la durabilité des modèles.
Vos missions
Au sein de la direction Innovations & Technologies, vous serez rattaché(e) au service IA et Technologies Emergentes, qui travaille sur des solutions innovantes basées sur l’IA générative et les LLMs.
Vous contribuerez à l’étude des LLM multimodaux et à leur application sur des cas d’usage concrets (assistant vocal, inspection industrielle) tout en intégrant des problématiques liées à leur sécurité et leur fiabilité. Votre principale mission sera d’évaluer, tester et optimiser ces modèles dans des scénarios exploitant des données multimodales (texte, image, voix).
· D’explorer l’état de l’art sur les LLMs multimodaux, leurs architectures et leurs capacités à intégrer plusieurs modalités (texte, image, voix).
· D’étudier les problématiques liées aux hallucinations générées par les LLM et de proposer des approches pour leur détection et leur réduction.
· D’évaluer les risques de sécurité (safety) et de robustesse des modèles, et de proposer des solutions pour y remédier.
· De concevoir et tester des cas d’usage intégrant les capacités multimodales des LLM, dans des domaines tels que la détection d’intention multi-speaker, l’analyse d’images, la détection d’anomalie ou la génération de contenu.
Qui êtes-vous ?
· Vous préparez un diplôme d’Ingénieur de recherche ou Master.
· Vous avez une forte appétence pour les nouvelles technologies et l’IA générative, et vous aimez explorer des concepts novateurs dans ces domaines.
· Vous êtes spécialisé(e) en informatique ou en intelligence artificielle, avec un intérêt particulier pour les LLM et VLM (vision language models).
· Vous avez une connaissance initiale des architectures LLM et du prompt engineering.
· Vous êtes capable de synthétiser des connaissances scientifiques sur les technologies émergentes en IA et de prendre du recul sur la mise en œuvre des solutions existantes.
· Vous êtes autonome, motivé(e), dynamique et avez un bon esprit critique.
· Vous avez la capacité de lire et de comprendre des articles scientifiques dans le domaine de l’intelligence artificielle et des LLMs en particulier.
· Vous avez de solides connaissances en algorithmie et en développement informatique python.
· Vous maîtrisez le langage de programmation Python et les frameworks d’IA tels que PyTorch, TensorFlow, ou HuggingFace.
· Vous êtes familier(e) avec les problématiques liées à la sécurité, à la robustesse et à la détection des hallucinations des modèles d’IA.
· Vous maîtrisez l’anglais, tant à l’oral qu’à l’écrit, pour collaborer avec des équipes internationales.
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Job Family
Research & Development
Contract Duration
6 months
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