Stagiaire Data Scientist - Deep Learning et IA Documentaire H/F
Au sein de la direction Innovation Data et Digital (120 personnes, incubateur / accélérateur des projets pour tout le groupe Malakoff Humanis). Vous intégrerez léquipe IA Documentaire en charge de développer des solutions IA autour du traitement automatique de documents numériques.Malakoff Humanis reçoit de très grands volumes de documents de la part de ces assurés par exemple lors des affiliations ou pour des demandes de remboursement. Ces documents sont de formats et de natures très différents (image, pdf, Word ; facture, devis, pièce didentité). Ces documents ne sont pas exploitables directement car linformation présente dans ces derniers nest pas structurée. Il convient donc dutiliser des systèmes de parsing tels que les OCR pour détecter et extraire leurs contenus. Malheureusement ces systèmes sont très dépendants de la qualité de limage (image retourné, présence de bruit, mauvais éclairage) et de leur contenu (manuscrit, tapuscrit, présence de tableau, langue du texte).Notre ambition : développer de nouvelles approches dextraction dinformation en se passant dOCR et en se basant sur des méthodes de Deep Learning tels que les CNN ou les Transformers. Dans cette optique, lobjectif de ce stage sera de développer daméliorer les solutions déjà existantes pour traiter efficacement les documents numériques que reçoit Malakoff Humanis. Nous avons déjà des réalisations sur ce sujet et les résultats sont prometteurs. Ils ne vont pas sans nouveaux défis et nous vousAu sein du département Data Science et IA, vous rejoignez léquipe produit IA Documentaire, avec quatre Data Scientists et un Product Manager. Vous interviendrez à différents niveaux du projet :· Faire une revue de létat de lart et des modèles les plus performants pour le Document Understanding (Dit, LayoutLM, Donut)· Prendre en main la plateforme dataiku et les outils utilisés en interne pour le développement des projets.· Participer au développement de dataset de références et de vérités terrain (synthétique et/ou réel) qui seront utilisés pour comparer les résultats des différentes approches.· Pour la construction du dataset, il existe différentes stratégies comme lutilisation de modèle de génération de données synthétiques (eg Stable diffusion pour les images) ou la génération de texte avec les modèles de langages eg ChatGPT).· Prendre en main les modèles sélectionnés, calibrer sur le dataset en explorant différentes stratégies de fine tuning.· Optimiser le meilleur modèle en fonction des indicateurs de performances retenus selon les cas dusages (temps dexécution, mémoire occupée, etc).
Date de début
Nous recherchons une personne capable de développer de nouvelles solutions en sinspirant de méthodes existantes ou qui imaginera de nouveaux algorithmes adaptés.Vous préparez un Bac +5 (ingénieur, master) en vision par ordinateur, machine learning, traitement du signal ou mathématiques appliquées. Vous avez une connaissance minimale de frameworks du domaine (OpenCV, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, Keras).Vous développez vos propres scripts en autonomie (idéalement Python). Nous utilisons Dataiku pour le prototypage et la mise en production des premières versions des produits. Nous travaillons en mode agile. Vous êtes créatif et vous souhaitez travailler sur un des défis du moment en machine learning.Vous êtes curieux, vous avez envie dapprendre. Vous avez du plaisir à utiliser des algos pour tester vos idées. Vous navez pas peur dessayer et vous êtes toujours à la recherche du bon équilibre entre rigueur et exploration. Vous êtes autonome et vous pensez que la partie est plus belle quand on joue avec les autres.
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