Dassault Systèmes, l'entreprise de la 3DEXPERIENCE, est un « accélérateur de progrès humain ». Elle propose aux entreprises et aux particuliers des environnements virtuels collaboratifs qui leur permettent d'imaginer des innovations plus durables. En développant un jumeau virtuel du monde réel, grâce à la plateforme 3DEXPERIENCE et à ses applications, Dassault Systèmes donne à ses clients les moyens de repousser les limites de l'innovation, de l'apprentissage et de la production.
Les 20 000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270 000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site
www.3ds.com/frDassault Systèmes, « The 3DEXPERIENCE Company », offre aux entreprises et aux particuliers les univers virtuels nécessaires à la conception d'innovations durables. Ses solutions leaders sur le marché transforment pour nos clients, la conception, la fabrication et la maintenance de leurs produits.
Au sein de l'organisation « Technologies » de Dassault Systèmes, l'équipe MLOps développe une infrastructure cloud permettant la mise en production de modèles Machine Learning et IA.
Cette équipe fait partie du département R&D Technologies R2V & Deep Learning basé entre Vélizy et Aix-En-Provence qui développe des technologies associant la géométrie, la vision et le Deep Learning.
Le poste est basé à Vélizy
Vos Missions
En rejoignant l'équipe MLOps, vous contribuerez à la mise en production, à la surveillance et à l'amélioration des modèles d'IA. Vous travaillerez en collaboration avec une équipe de data scientists spécialisés dans l'entrainement de modèles Deep Learning.
Ce stage portera spécifiquement sur l'observabilité des modèles de Machine Learning (ML) et d'IA, y compris les modèles LLM (Large Language Models). Vos défis seront les suivant :
- Recueillir les besoins en termes d'observabilité de modèles ML et IA auprès de plusieurs équipes à Dassault Systèmes.
- Identifier les technologies les plus appropriées
- Mettre en place des outils de détection de data drift et modèle drift pour garantir la qualité des modèles.
- Proposer une approche permettant d'intégrer des métriques sur mesure.
- Participer au développement d'une solution de monitoring des modèles IA et ML en production, intégrée à l'infrastructure en place.