Stage : stage - data scientist- inspection générale - f/h

Vous voulez compléter votre formation en Data ? On vous propose de rejoindre une des équipes de l'Inspection Générale de La Banque Postale où vos actions contribueront à vous épanouir et à rendre notre croissance à la fois saine et durable. Au cœur du dispositif de contrôle interne, l'Inspection Générale (IG) assure le contrôle périodique des activités du Groupe La Banque Postale. Elle veille à la pertinence et à l'efficacité des dispositifs de maîtrise des risques ainsi qu'à la conformité du fonctionnement et des processus de la banque aux différentes normes en vigueur. Directement rattachée au Directoire, l'IG réalise ses missions en toute indépendance sur l'ensemble des domaines du Groupe La Banque Postale. Ses analyses guident les évolutions du Groupe et éclairent, en toute impartialité, le Comité Exécutif. Vos missions Intégrer l'IA Lab du pôle Data de l'IG pour les activités suivantes : Collaboration avec l'équipe afin d'identifier les attentes liées à l'audit, de résumer ces exigences et de les convertir en solutions techniques pertinentes Développement modulaire pour le projet RAG. Concevoir et développer des composants modulaires et réutilisables pour les pipelines de recherche et génération. Préparation de jeux de données (texte, image) destinés au fine-tuning ou à l'évaluation de modèles internes, à partir de sources internes ou open source. Assurer la qualité des annotations et la cohérence des métadonnées. Benchmarking : Concevoir et exécuter des benchmarks pour comparer les solutions Gen AI (performance, latence, coût). Participation au déploiement des solutions de l'IA Générative. Dans ses tâches, le stagiaire Data Scientist s'appuie sur les outils du Groupe La Banque Postale et travaille dans le respect des objectifs de qualité et de délais fixés par l'IG. Formation : Étudiant(e) Bac5 d'une grande école d'ingénieurs ou équivalent en mathématiques, informatique, Data Science, ou NLP, à la recherche d'un stage dans le domaine IA Une première expérience professionnelle (entreprise) dans le domaine Data Science Maîtrise de Python (indispensable) et excellente en manipulation de données : Pandas, NumPy, Preprocessing de données à grande échelle. Forte compétence en structuration de l'information : organisation des datasets, des modules de code et de la documentation. Excellentes capacités d'analyse, de synthèse et de communication Rigueur, autonomie et esprit d'équipe