CS27 Bac+5 Stage ingénieur Intelligence Artificielle / LLM (H/F)

Company

AMPERE SOFTWARE TECHNOLOGY

Job Description

Contexte et environnement de travail

Située au cœur de Sophia-Antipolis, première technopole d’Europe, notre équipe informatique développe des solutions innovantes visant à améliorer l’efficacité des équipes et l’exploitation du système d’information. Dans le cadre de nos projets autour de l’intelligence artificielle générative, nous développons un agent IA capable d’interagir avec différents outils du système d’information afin d’assister les équipes IT dans leurs activités quotidiennes. Cet agent s’appuie sur des modèles de langage (LLM), des mécanismes d’orchestration et des connecteurs métiers permettant d’exploiter des sources de données internes, d’interroger des outils IT et d’automatiser certaines opérations. Nous recherchons un(e) stagiaire de niveau Bac+5 passionné(e) par l’intelligence artificielle pour poursuivre le développement et l’enrichissement de cette plateforme. Vos missions L’objectif du stage sera de contribuer à l’évolution de notre agent IA afin de le rendre plus autonome, plus fiable et capable d’interagir avec un nombre croissant d’outils du système d’information. Le stage portera notamment sur la conception d’agents IA capables d’exploiter des connaissances internes, d’utiliser des outils métiers et de fournir une assistance intelligente aux équipes informatiques. Au sein de l’équipe informatique, vous participerez notamment à : La poursuite du développement de l’agent IA existant. La conception et l’amélioration de workflows intelligents basés sur des agents IA. L’intégration de nouveaux connecteurs vers les outils du système d’information : outils ITSM / CMDB ; outils de supervision et de monitoring ; bases documentaires internes. La mise en œuvre de mécanismes de RAG (Retrieval Augmented Generation). L’amélioration de la pertinence et de la fiabilité des réponses générées par les LLM. L’optimisation des prompts et des chaînes d’orchestration. L’évaluation des performances des modèles