Kontron met en place une démarche d’intégration de l’intelligence artificielle dans la phase de maintenance de ses équipements. Dans ce cadre, un modèle d’IA est en cours de développement, où la labellisation des incidents constitue une étape clé. Actuellement, cette labellisation demeure une tâche chronophage nécessitant l’intervention conjointe des équipes métier et des Data Scientists. Dans une logique d’automatisation et d’amélioration de l’efficacité, nous cherchons à optimiser ce processus. Le stage aura pour principaux objectifs : Collecte et structuration des données issues de différentes sources. Développement d’une approche hybride, combinant notamment l’utilisation de modèles de langage (LLM), pour l’extraction automatique des dates d’incidents. Missions Le stagiaire aura pour principales missions : Se familiariser avec les données existantes et leur contexte d’utilisation. Collecter et structurer les données issues de différentes sources. Concevoir une approche d’extraction automatique des dates d’incidents (en combinant modèles de langage LLM et méthodes déterministes). Développer une solution technique adaptée à la problématique. Évaluer la performance de la solution et assurer son intégration dans l’environnement cible. Capitaliser les résultats et rédiger la documentation associée. Environnement technique Langages et outils : Python Jupyterlab Systèmes : Linux/Windows (environnements de développement).
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