Lieu : Vélizy-Villacoublay, FranceConstruisons ensemble un avenir de confiance Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d'activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l'environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d'euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l'innovation tels que l'IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de collaborateurs dans 68 pays. Nos engagements, vos avantages Notre savoir-faire technologique Notre attention portée à l'équilibre des collaborateurs Un environnement inclusif et bienveillant Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…) Votre quotidienRejoignez-nous sur le campus Vélizy qui héberge une grande diversité d'activités Thales, aéro, défense, civile, A l'ouest de Paris, ce site offre un environnement de travail équipé des dernières innovations technologiques et propose des services permettant de concilier vie professionnelle et personnelle. Au sein du département Systèmes de Protection Défense (PRS), notre équipe développe un système agentique basé sur des LLM capable de convertir automatiquement des protocoles militaires structurés (ex. NVG vers ADatP-3, etc.). Ce système repose sur : un agent convertisseur (LangGraph LLM outils MCP), une infrastructure d'observabilité (Langfuse). Le stage vise à concevoir un protocole d'évaluation réaliste pour un agent LLM outillé, puis à exploiter les trajectoires collectées pour améliorer l'agent convertisseur via des techniques d'alignement modernes (SFT, DPO, GRPO). Le sujet se déroulera en 2 étapes : Une phase d'évaluation afin de déterminer la performance de l'agent convertisseur à l'aide d'un nouvel agent opérateur et une seconde phase d'amélioration de l'agent convertisseur à l'aide des trajectoires générées durant la phase d'évaluation (Self-Imitation Learning). Tes missions consisteront à : Développer un agent simulé : implémenter un agent LangGraph jouant le rôle d'un opérateur humain et piloter des conversations simulées selon des scénarios définis. Collecter et traiter les données : utiliser Langfuse pour enregistrer les interactions et consolider les trajectoires au format JSONL. Analyser le raisonnement : identifier informations manquantes et hypothèses implicites, reconstituer les actions et analyser les stratégies efficaces. Définir les métriques et rewards : mesurer le succès end-to-end, le nombre de tours/actions et types d'échecs, et créer des fonctions de reward pour GRPO. Améliorer l'agent convertisseur : créer des datasets pour SFT, DPO et GRPO, évaluer les performances et analyser les gains. Votre profil En dernière année d'école ingénieur ou diplôme équivalent (BAC5), avec une spécialisation en IA, vous recherchez un stage de 6 mois ? Tu maîtrises Python et as déjà travaillé avec des LLM APIs (vLLM on-prem ou équivalent) ainsi que la gestion d'agents (MCP) ? Tu possèdes de solides connaissances des frameworks LangGraph et/ou LangChain, et idéalement des outils de tracing et d'observabilité comme Langfuse ? Des connaissances en reinforcement learning (TorchRL, TRL) seraient un plus. Tu es et as envie d'explorer, comprendre et tester de nouvelles approches ? Tu disposes d'un bon esprit d'analyse te permettant de structurer un problèmen d'analyser des résultats et d'en tirer des conclusions. Tu savais avancer de manière autonome mais aussi travailler en équipe, partager tes idées et écouter les autres ? Le mot de l'équipe Si tu veux apprendre, innover et contribuer à des projets qui ont du sens, on a hâte de te rencontrer. Postule et viens construire l'IA de demain avec nous Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d'études.Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous
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