Al Research Intern
Le poste de stagiaire en recherche en intelligence artificielle (AI Research Intern) offre une opportunité unique de contribuer activement à des projets innovants au cœur de l’intelligence artificielle. En effet, ce rôle implique le développement, l’expérimentation et l’optimisation de systèmes d’IA dans des environnements collaboratifs et dynamiques. De plus, les stagiaires jouent un rôle clé dans la préparation des données,...
Niveau d'études
Bac + 5Rémunération
4.000 MADExpérience
1 ansMissions principales
- Assister les équipes de recherche dans la collecte, le nettoyage et l’analyse de données pour des projets d’IA.
- Participer à la conception, au développement et à la mise en œuvre de modèles d’apprentissage automatique ou d’apprentissage profond.
- Tester et évaluer les modèles développés pour mesurer leur précision et leur performance.
- Préparer des rapports et documenter les processus expérimentaux pour un partage clair des connaissances.
- Collaborer avec les chercheurs et les ingénieurs pour résoudre des problématiques spécifiques liées aux projets.
- Contribuer à des études exploratoires pour identifier de nouvelles solutions ou approches en IA.
- Participer à des réunions techniques et à des discussions sur les orientations stratégiques des projets d’IA.
- Effectuer une veille sur les frameworks, outils et méthodologies émergents dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Compétences techniques
- Programmation : Maîtrise de Python ; des bases en Java ou R sont un plus.
- Frameworks d’apprentissage automatique : Familiarité avec TensorFlow, PyTorch, ou Scikit-learn.
- Traitement des données : Compétences en nettoyage, transformation et préparation des ensembles de données.
- Statistiques et mathématiques : Connaissance des concepts de base, notamment en algèbre linéaire et en probabilités.
- Outils de visualisation : Utilisation de Matplotlib, Seaborn ou Tableau pour analyser les résultats.
- Gestion de versions : Compétences en Git pour collaborer sur des projets d’équipe.
- Documentation : Rédaction de rapports sur les résultats et les processus expérimentaux.
- Veille technologique : Capacité à suivre les avancées dans les technologies et algorithmes en IA.
Qualités personnelles
- Curiosité intellectuelle : Envie constante de découvrir et d’apprendre les dernières technologies et méthodologies.
- Rigueur : Attention aux détails pour garantir des résultats précis et fiables.
- Esprit analytique : Capacité à résoudre des problèmes complexes et à interpréter les données de manière logique.
- Organisation : Capacité à gérer des tâches multiples tout en respectant les délais.
- Travail en équipe : Collaboration fluide avec des équipes pluridisciplinaires pour atteindre des objectifs communs.
- Adaptabilité : Flexibilité pour intégrer rapidement de nouveaux outils ou concepts dans le cadre des projets.
- Communication claire : Savoir expliquer des résultats techniques de manière compréhensible.
- Persévérance : Capacité à rester motivé face aux défis techniques et aux itérations nécessaires pour affiner les modèles.