Data Scientist / ML Engineer (F/H) stage - Axa - Nanterre

Description de l'offre

L’équipe AI / GenAI for Opex de l'IA Factory d'AXA France conçoit et déploie des solutions d’intelligence artificielle à fort impact opérationnel pour l’ensemble des directions métiers (Assurance, Sinistres, Finance, Juridique, Opérations, etc.). Elle intervient sur des projets de Document Understanding à grande échelle, avec un objectif clair : automatiser, fiabiliser et accélérer le traitement des documents métiers, tout en garantissant robustesse, sécurité et passage à l’échelle industrielle. Vous intégrerez une équipe de 12 personnes, composée de : Machine Learning Engineers, Data Scientists, Leads Data Scientist & Lead ML Engineer (encadrement technique). En tant que stagiaire Data Scientist / Machine Learning Engineer, vous contribuerez à l’ensemble du cycle de vie d’applications IA, depuis les données jusqu’au déploiement en production. Les missions pourront être ajustées selon votre dominante (Data Science ou ML Engineering), tout en conservant une vision end-to-end.

Vos missions seront les suivantes :

1. Acquisition & prétraitement des données

Collecte et nettoyage de documents scannés (PDF, images)
Extraction du texte et de la structure via des modèles OCR
Enrichissement sémantique via NER
Constitution de corpus annotés de haute qualité
Technos : LayoutLMv3, TrOCR, Tesseract OCR 5, VLMs, spaCy

2. Modélisation & fine-tuning

Fine-tuning de LLMs via LoRA / QLoRA
Adaptation de SLMs / TLMs pour des tâches NLP ciblées
Évaluation des performances (BLEU, ROUGE, F1, OCR accuracy)
Spécialisation de modèles sur des cas métiers AXA
Technos : Hugging Face Transformers, PEFT, LoRA

3. Pipelines & orchestration

Construction de pipelines ETL & Feature Engineering
Intégration des modèles dans des APIs REST
Garantie de la reproductibilité et de la traçabilité
Technos : Kedro, FastAPI, Docker

4. Entraînement & optimisation

Entraînement des modèles sur Azure ML / OpenShift AI
Hyperparameter tuning (Optuna, Ray Tune)
Arbitrage performance / coûts

5. Déploiement & MLOps

Containerisation des modèles
Déploiement sur Kubernetes via Helm / Kustomize
Mise en place de pipelines CI/CD
Sécurisation, scalabilité et robustesse des services
Technos : Docker, Kubernetes, Azure DevOps

6. Monitoring & maintenance

Suivi de la performance en production
Détection de dérives (concept drift, latence, erreurs)
Automatisation du retraining
Technos : OpenTelemetry, Dynatrace, Azure ML Pipelines

7. Collaboration & documentation

Code reviews, pair programming
Documentation technique et MLOps
Outils : Markdown, MkDocs, Confluence

Profil recherché

Qualifications :

Vous êtes étudiant en Master 2 ou dernière année de cycle d'ingénieur spécialisé en Data Science, Statistiques, Mathématiques appliquées, Informatique, IA. Vous recherchez un stage de fin d'études (PFE) de 6 mois à partir de février / avril 2026.

Compétences techniques :

Programmation

· Python (pandas, numpy, PyTorch)

Machine Learning & NLP

· Classification, régression, clustering
· Transformers & LLMs (BERT, GPT, LLaMA, T5)
· OCR & Document AI (spaCy, Tesseract, LayoutLM, TrOCR)

MLOps & Cloud

· Git & bonnes pratiques de code
· Pipelines ML
· Microservices
· Docker, Kubernetes, Helm, Kustomize
· Expérience Cloud (Azure apprécié)

Soft skills :

· Autonomie et curiosité intellectuelle
· Esprit d'équipe et collaboration
· Capacité de vulgarisation technique
· Communication claire (écrit / oral)

La motivation, la capacité d'apprentissage et la rigueur sont essentielles.

Rejoignez-nous et contribuez à améliorer les processus de demain grâce à l'intelligence artificielle !

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