Stage Data Scientist IA – LLM & Agentic RAG
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Job Summary
En quelques années ChapsVision sest imposé comme un acteur européen de référence du Big Data et de lIntelligence Artificielle.
Notre ambition : permettre aux entreprises et aux organisations publiques dexploiter leurs données de manière souveraine sécurisée et intelligente.
Depuis 2019 :
380 M levés auprès de Bpifrance
29 acquisitions
1 200
1 000 clients grands comptes
Présence internationale : Canada États-Unis Maroc Belgique Japon Allemagne Espagne
Membre du French Tech Next40
Ce que nous construisons :
Une suite IA dédiée aux entreprises : CRM Marketing Automation Commerce Unifié Analytics
Des solutions souveraines pour les acteurs stratégiques publics : défense renseignement cybersécurité
Le tout sappuie sur ArgonOS notre plateforme de traitement massif de données renforcée par les technologies RAG de Sinequa.
Au sein de notre équipe AI Research vous participerez à des travaux de recherche appliquée autour des LLM du Retrieval-Augmented Generation (RAG) et des architectures agentiques.
Lobjectif du stage est de développer de nouvelles approches permettant aux modèles de langage dinteragir plus efficacement avec des bases documentaires des bases SQL des bases vectorielles ou des graphes de connaissances afin daméliorer la qualité des réponses générées.
Étudier les approches Agentic RAG et les mécanismes modernes daccès à la connaissance.
Développer un moteur Natural Language to Query Language (NL-to-QL) permettant de transformer des requêtes en langage naturel vers différents langages de requête (SQL GraphQL ESQL...).
Concevoir des outils exploitables directement par des agents IA.
Expérimenter différentes stratégies daccès aux connaissances externes.
Réaliser des benchmarks des différentes approches sur des cas dusage réels.
Participer aux travaux de recherche et aux expérimentations autour des architectures LLM.
Environnement technique
Python
LLM
Agentic RAG
LangChain / frameworks agentiques
SQL
Elasticsearch (ESQL)
GraphQL
Bases vectorielles
Git
Linux
Bibliographie :
1. Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG Singh A.
Ehtesham A. Kumar S. Khoei T. T. (2025). arXiv:.
A Survey of NL2SQL with Large Language Models: Where are we and where
are we going Liu X. Shen S. Li B. et al. (2024). arXiv:.
DTS-SQL: Decomposed Text-to-SQL with Small Large Language Models
Pourreza M. Rafiei D. (2024). Findings of EMNLP 2024 / arXiv:.
Externalization in LLM Agents: A Unified Review of Memory Skills Protocols
and Harness Engineering Zhou C. Chai H. Chen W. et al. (2026).
arXiv:. Natural Language Tools: A Natural Language Approach to Tool Calling in Large
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Coheris CRM est la seule offre à vous permettre de connaitre parfaitement vos clients et à partir de cette connaissance leur offrir une expérience inégalée.
