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Au sein de la Direction des Energies (DES) du CEA, l'Institut des sciences et technologies pour une économie circulaire des énergies bas-carbone (ISEC) apporte des réponses aux challenges de la transition énergétique associant nucléaire et nouvelles technologies pour l'énergie. Il met en avant une utilisation durable des ressources primaires et secondaires en développant des procédés de traitement/recyclage, fabrication de matériaux avancés à propriétés contrôlées, dépollution et conditionnement des déchets industriels dans une démarche d'écoconception. Rattachée à l'ISEC/DIR, la CVI a notamment en charge de piloter la promotion et la valorisation des activités de R&D effectuées dans les laboratoires de l’ISEC auprès de partenaires extérieurs ainsi qu’auprès des autres Directions et Centres du CEA, de coordonner la mise en place des partenariats industriels et veiller à leur pertinence en lien avec les stratégies scientifiques et techniques portées par l’ISEC, de participer à la construction et au développement d’une démarche d’innovation au sein de l’ISEC, de coordonner les projets collaboratifs pertinents dans le cadre de la stratégie régionale, nationale et internationale via les appels à projets en contribuant à l’identification et au développement d’actions croisées avec les partenaires académiques, institutionnels et industriels en lien avec les assistants scientifiques de l’ISEC.
L’ISEC mène au CEA de Marcoule un projet exploratoire visant à développer une solution d’assistance intelligente capable de traiter de larges volumes de documents hétérogènes (PDF, images, tableaux, vidéos…) dans le but de générer des livrables opérationnels sur des thématiques industrielles stratégiques (ex. : étude sur les flux de cuivre pour l’industrie française).
Ce projet exclut volontairement les approches classiques de fine-tuning ou d’entraînement de modèles, ainsi que la RAG (Retrieval Augmented Generation), pour se concentrer sur une architecture hybride innovante, combinant base de données SQL structurée et modèles de langage (LLM)
L’alternant(e) interviendra au sein de cette démarche en forte collaboration avec l’équipe projet pour concevoir, tester et améliorer le fonctionnement du démonstrateur technique, tant sur les aspects data engineering que sur l’interfaçage avec les modèles LLM. Les missions confiées incluent :
• Contribution à la conception d’un démonstrateur d’assistant IA localisé (pas d’usage cloud)
• Analyse des flux documentaires et uniformisation des formats (text mining, extraction d’entités)
• Définition du schéma de base SQL permettant une interrogation optimisée des données extraites
• Mise en œuvre de modèles LLM open-source spécialisés dans la conversion du langage naturel en requêtes SQL
• Développement de scripts
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