Stage - Ingénieur en Qualification Automatisée des Résultats d'IA Générative par Validation Documentaire et Llm H/F Dassault Systèmes

Les solutions cloud de BIOVIA permettent la création, le traitement, l'interprétation, le stockage et la gestion des données scientifiques pour soutenir la recherche, le développement et la fabrication dans les domaines des matériaux et des produits pharmaceutiques. Nos solutions en science des matériaux et ingénierie, biosciences, ainsi qu'en informatique scientifique et de laboratoire sont largement utilisées dans les laboratoires et centres de recherche à travers le monde.

Nos équipes R&D étendent les solutions sur site vers le cloud, offrant ainsi une excellente opportunité pour contribuer à transformer la livraison des logiciels et soutenir la recherche et les laboratoires de demain.

Les objectifs de l'équipe se concentrent sur la qualité logicielle et les exigences réglementaires de l'industrie (par exemple la conformité GxP), qui reposent de plus en plus sur l'automatisation des tests et les fonctionnalités d'IA. Cela nécessite et génère un volume croissant de données, et nous souhaitons analyser les retours d'expérience pour une amélioration continue.

Pour renforcer nos efforts constants d'amélioration de nos opérations et rester à la pointe de l'innovation en science des données, nous recherchons un stagiaire passionné en Data Science.

Vos missions :
Votre mission sera de travailler sur un projet centré sur nos processus internes et de nous accompagner dans notre démarche d'amélioration continue, liée à l'usage croissant de grandes quantités de données et aux capacités d'IA. Vous aurez l'opportunité de générer et d'analyser des données relatives à nos tests de service continus et de soutenir notre département Qualité en utilisant des techniques et outils avancés de Data Science.

Vous jouerez un rôle clé au sein de l'organisation en proposant des idées innovantes, en identifiant les tendances émergentes et en formulant des recommandations concrètes concernant les opérations de nos équipes.
Ce stage vous permettra d'acquérir une expérience pratique en manipulation de données, analyse statistique et modélisation prédictive, renforçant ainsi vos compétences et connaissances en science des données.

Description :
Concevoir une couche de qualification IA combinant un validateur, un modèle de langage de grande taille (LLM) en tant que juge, et des métriques composites pour transformer des résultats non déterministes en états explicables, prêts à être présentés en démonstration et publiés, destinés aux équipes QA, développement, gestion de projet et vente technique.

Détails :
À mesure que les fonctionnalités d'IA générative se déploient dans nos produits, l'assurance qualité traditionnelle ne suffit plus pour des résultats non déterministes (résumés, questions-réponses, complétions, paraphrases, génération de protocoles). Nous avons besoin de signaux de qualité mesurables et audités couvrant la véracité, la cohérence, la conformité réglementaire et la robustesse, intégrés directement dans notre pipeline de livraison.

Objectif du stage : Concevoir et prototyper un validateur de structure documentaire et des agents/métriques complémentaires qui s'intègrent dans notre pile QA existante (LLM en tant que juge, pipelines de véracité, observabilité) pour (1) appliquer les exigences structurelles et réglementaires sur les documents générés, et (2) produire des audits traçables et reproductibles, utilisables par les équipes produit, QA et conformité.

Périmètre & principaux axes de travail :
Validateur en priorité : définir les formats cibles et règles (modèles, schémas, sections obligatoires), implémenter des parseurs robustes (PDF/DOCX/JSON/XML), et un système de rapport d'anomalies avec un journal de conformité.
Couche d'intelligence : implémenter LLM en tant que juge avec traces décisionnelles ; concevoir des métriques composites (similarité sémantique, BERTScore/MoveScore, correspondance partielle exacte, véracité basée sur la recherche).
Intégration plateforme : endpoints REST API, tests unitaires et d'intégration, hooks CI/CD, journaux structurés et tableaux de bord d'observabilité ; suites de validation sur jeux de données « golden-set » et notebooks de démonstration.
Collaboration : travailler avec l'équipe QA pour prioriser les règles et collecter des cas réels.

Vos qualifications :
Etudiant.e préparant un diplôme de niveau Bac +5, Ecole d'Ingénieurs ou Master Universitaire, avec une spécialisation en Data Science / Intelligence Artificielle.

Maîtrise de Python et des bibliothèques de data science (Pandas, Numpy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Connaissances approfondies en apprentissage automatique (machine learning) et en traitement du langage naturel (NLP).
Expérience en analyse de données, clustering, détection d'anomalies et classification.
Intérêt pour la recherche et développement dans les domaines de la science des matériaux et des sciences du vivant.
Bonnes compétences en communication pour présenter les résultats d'analyse.
Capacité à travailler de manière autonome et à résoudre des problèmes complexes.
Veille technologique sur les dernières tendances en data science et big data.
Aptitude à travailler dans un environnement international.

Nous rejoindre c'est aussi
Intégrer une entreprise scientifique au coeur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans

Principaux avantages et bénéfices :
Environnement multiculturel
Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé (salles de sport & de musique, conciergerie)
Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion
Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc.