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Offre d'apprentissage - ingénieur ia & data science appliquée à l'ingénierie h/f

Vélizy-Villacoublay
Alternance
De 492 € à 1 823 € par mois
Publiée le 29 mai
Description de l'offre

Un programme innovant est actuellement en développement afin d'exploiter l'Intelligence Artificielle pour améliorer et accélérer plusieurs processus d'ingénierie. Parmi les cas d'usage explorés figure notamment l'optimisation du traitement des Non-Conformités (NC), avec pour objectif de réduire les délais d'analyse, faciliter la recherche d'antériorité, capitaliser sur l'historique des cas traités et assister les équipes techniques dans la prise de décision.
Au-delà de ce premier domaine d'application, d'autres sujets sont également explorés autour de l'exploitation des données techniques du Bureau d'Études, de l'automatisation de certaines analyses et de la valorisation des connaissances issues des activités d'ingénierie.
Ces initiatives s'appuient sur l'exploitation de données techniques structurées et non structurées, l'utilisation de méthodes avancées d'IA (NLP, modèles de langage, recherche sémantique, machine learning) ainsi que sur l'intégration de règles métier propres aux activités du Bureau d'Études.
Votre mission
1. Structuration et exploitation des données
- Mise en place de pipelines de collecte, nettoyage et structuration de données
- Extraction automatique d'informations depuis PDF, Word, bases techniques
- Contribution à la construction d'une Golden Data Source
- Modélisation et structuration des données dans une base exploitable (SQL / vector DB)
2. Développement IA / Data Science
- Implémentation d'algorithmes de recherche sémantique et similarité.Mise en place de pipelines NLP / LLM / RAG
- Analyse et classification automatique de données techniques
- Développement d'outils d'aide à la décision basés sur l'historique des cas
3. Industrialisation & outils
- Développement de scripts Python et pipelines de traitement
- Participation à l'intégration dans des outils internes (interfaces, dashboards, APIs)
- Optimisation performance / qualité des modèles
- Contribution à l'évaluation des gains (ROI, qualité, productivité)
4. Innovation & exploration
- Veille sur les méthodes GenAI, LLM, Agentic AI, Data Engineering
- Proposition d'améliorations et nouveaux use cases
- Participation à la roadmap IA du département

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