Description du poste
Vous recherchez un stage en intelligence artificielle appliquée au texte (NLP) et vous avez un intérêt pour la modélisation thématique, le fuzzy matching ? Alors cette offre est faite pour vous !
Crédit Agricole CIB est la banque de financement et dinvestissement du groupe Crédit Agricole, 10e groupe bancaire mondial par le total bilan (The Banker, octobre 2025)
LInspection Générale (IGE) est léquipe en charge de la fonction daudit interne (troisième ligne de défense) qui effectue des contrôles périodiques
Laudit apporte aux Dirigeants de lentreprise et à son Conseil dAdministration une opinion indépendante sur le fonctionnement du groupe et son contrôle interne à partir de lévaluation de la fiabilité des informations de toutes natures, de la maîtrise des risques, de la conformité des opérations et du respect des lois, règlementations et procédures.
Vous rejoindrez léquipe Méthodes et Support au sein de lInspection Générale et réaliserez des missions en lien avec les sciences de la donnée.
Concrètement vos missions seront les suivantes :
1. En utilisant vos connaissances en traitement du langage naturel, identifier les étapes appropriées, les métriques de distance et leurs prérequis pour mesurer un niveau similarité entre deux textes
2. Proposer et implémenter une approche de gestion des synonymes
3. Développer une méthode pour évaluer systématiquement l'efficacité de vos solutions, y compris la gestion des cas limites
4. Mener une revue de létat de lart relatif aux méthodes existantes de modélisation thématique et déterminer une stratégie basée sur des contraintes incluant, mais sans s'y limiter, la précision, l'efficacité et lutilisabilité pour les utilisateurs finaux
5. Concevoir une stratégie de modélisation, limplémenter sur un corpus de données qui vous sera fourni, et en évaluer la performance
6. Intégrer une fonctionnalité de classification de texte à la solution
7. Etudier lopportunité de restituer des contributions des facteurs explicatifs de la classification
8. Concevoir un système dévaluation de l'efficacité du modèle (e.g. Normalized Mutual Information, Adjusted Rand Index)
9. Concevoir une méthode, en utilisant vos connaissances et la recherche existante, pour classifier le « sentiment » d'un texte, ainsi que lhomogénéité de ce sentiment au sein de ce texte
10. Déterminer quelle approche, par exemple par le biais d'embeddings, produira les résultats les plus robustes
11. Concevez des moyens d'expliquer la sortie de votre modèle
12. Proposer une mesure dhomogénéité du sentiment dun texte
13. Implémenter les fonctionnalités développer sous la forme dun agent IA (plateforme Dataiku).
Rejoindre Crédit Agricole CIB, cest profiter dune communauté importante de jeunes, évoluer sur un campus moderne offrant de nombreux services (boulangerie, salle de sport, etc.), bénéficier dun suivi RH (matinée daccueil, suivi régulier, etc.) et dopportunités en alternance, VIE, CDD et CDI.
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