Stagiaire Ingénieur IA Appliquée Prédictif + Générative H/F

Description de l'offre

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Stagiaire Ingénieur IA Appliquée Prédictif + Générative H/F

·  Livinweb
·  48.8550332,2.4033691
·  04 févr., 2026
79,710

Description

Livinweb (Paris) développe des applications métier, des automatisations et des solutions IA concrètes pour des PME et ETI. Nous recherchons un stagiaire Ingénieur IA Générative & Déploiement pour rejoindre Livinia AI, la branche IA de Livinweb. L'objectif de ce stage est d'intégrer et d'optimiser des modèles d'IA générative (LLM, RAG, agents IA) pour nos projets clients et nos outils internes. Tu travailleras en collaboration directe avec le CEO et l'équipe technique sur des sujets de fine-tuning, d'optimisation et de déploiement de modèles IA en environnement local et cloud hybride. Tu contribueras aussi à un projet client stratégique dans l'aéroportuaire, centré sur l'IA prédictive appliquée à la planification opérationnelle (prévision de charge, courbes de charge, indicateurs, optimisation des ressources). L'objectif est de produire des résultats mesurables et des livrables utilisables par les équipes métier. Ce stage est une opportunité unique pour évoluer sur des technologies de pointe et acquérir une expérience concrète sur des projets IA appliqués à l'entreprise. -Développement et intégration d'agents IA - Concevoir et implémenter des agents conversationnels spécialisés basés sur des LLM open-source (Mistral, Llama, Mixtral). - Expérimenter et optimiser des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour rechercher et structurer des informations dans des bases de données internes et clients. - Développer des pipelines d'inférence efficaces pour la mise en production (FastAPI, LlamaIndex, LangChain). - Tester des stratégies d'optimisation (quantization, LoRA, pruning). -Fine-tuning et optimisation de modèles IA - Effectuer du fine-tuning sur des modèles open-source à partir de datasets internes et clients (domain adaptation). - Travailler sur le préprocessing et l'augmentation de données pour améliorer les performances des modèles. - Expérimenter différentes méthodes d'optimisation (LoRA, PEFT, SFT) et comparer les performances entre modèles cloud (GPT-4, Claude) et modèles self-hosted. Déploiement et scalabilité des modèles IA - Déployer et optimiser des modèles IA sur des serveurs dédiés on-premise. - Mettre en place des bases vectorielles (Weaviate, Qdrant, FAISS) pour améliorer la pertinence des requêtes. - Optimiser l'inférence et la scalabilité selon les contraintes projet (latence, coûts, sécurité, volumétrie), avec éventuellement des solutions type vLLM. - Travailler sur la compatibilité des modèles IA avec des architectures cloud hybride et des environnements sécurisés. IA prédictive appliquée à un projet client (planification opérationnelle) - Participer à la compréhension du besoin et à la définition d'objectifs mesurables. - Auditer et structurer des jeux de données réels (exports, APIs, historiques). - Construire un pipeline de préparation des données (nettoyage, feature engineering). - Entraîner et évaluer des modèles de prédiction (XGBoost, Random Forest, séries temporelles selon le cas). - Mettre en place du backtesting et des indicateurs (écart prévision/réel, couverture, etc.). - Produire des livrables exploitables : courbes, tableaux de bord simples, recommandations. Développement et amélioration de nos outils internes IA - Développer des agents IA internes pour automatiser certaines tâches (génération de documents, aide commerciale, suivi de projets). - Tester et améliorer des cas d'usage IA en interne afin de valider et affiner notre offre avant déploiement chez les clients. Tu travailleras en direct avec le CEO et l'équipe technique, avec des points réguliers et des objectifs hebdomadaires clairs.

Date de début

03 févr., 2026

Profil

Nous recherchons un étudiant(e) Bac +4/Bac +5 en Intelligence Artificielle, Machine Learning, Data Science ou Informatique, passionné(e) par l'IA générative et motivé(e) à travailler sur des projets concrets, utiles et déployés en production. Étudiant(e) en école d'ingénieur ou Master Bac +4/Bac +5 orienté IA, data science ou informatique. Un projet personnel ou académique en lien avec les LLM et l'IA générative serait un vrai plus. Compétences indispensables - Python solide - Manipulation de données avec pandas et numpy - Bases en Machine Learning entraînement, validation, métriques, compréhension du surapprentissage - Rigueur, capacité à documenter et à livrer proprement du code exploitable - Expérience, même personnelle, avec des LLM open-source comme Mistral, Llama ou Mixtral - Familiarité avec au moins un framework IA parmi LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, PyTorch ou TensorFlow - Capacité à travailler avec des datasets et comprendre le fine-tuning - Bonne maîtrise de Python côté backend, idéalement avec FastAPI ou Flask - Première expérience avec Docker et environnements de déploiement -Bonus appréciés Expérience avec des bases vectorielles comme Weaviate, Qdrant ou FAISS Notions DevOps et déploiement IA sur serveur Intérêt pour la RGPD, la souveraineté numérique et les solutions on-premises Notions MLOps ou mise en production de modèles -Qualités attendues Autonomie et curiosité réelle Sens du concret, vous aimez que ce que vous faites serve vraiment Capacité à expliquer simplement vos résultats Esprit d'équipe, vous travaillerez en lien direct avec le CEO et l'équipe technique Goût pour la veille technologique et l'apprentissage continu

Répartition du temps de travail

Full time

Fonction

Informatique_syst_info

Durée (Mois)

6

Formation

RJ/Qualif/Ingenieur_B5

Secteur

Inform_SSII