Dans le cadre dune thèse sur la modélisation et la simulation assistées par IA des processus organisations et flux de données du MCO dun parc électronucléaire nous recherchons une stagiaire R&D pour concevoir une boucle de co-adaptation modèle-expert.
Ce stage servira de travaux introductifs pour une thèse en collaboration avec la chaire CIMES co-portée par IMT Mines Ales & Assystem.
Olivier Laurendin (Assystem) Andon Tchechmedjiev (IMT Mines Alès) et Gregory Zacharewicz (IMT Mines Alès) encadreront ce stage.
Objectif global : transformer des retours terrain (CR tickets procédures) en propositions de modifications de modèles avec justification contrôles de cohérence et traçabilité puis validation par les experts.
Découpage en missions (R&D) :
- Formaliser un métamodèle minimal et une typologie de changements (processus acteurs données décisions).
- Définir le protocole de co-adaptation (collecte validation versioning justification) avec les experts.
- Prototyper une assistance IA (LLM extraction) générant des propositions de diff de modèles à partir de texte.
Les productions de ce stage seront concrétisées par la livraison dun démonstrateur reproductible et dune note R&D (résultats limites perspectives pour la thèse) servant de base à une publication scientifique.
Pourquoi réaliser votre stage chez Assystem
Travailler au sein dune équipe engagée pour son travail ET lenvironnement !
Découvrir pourquoi 92 % de nos stagiaires apprécient lambiance et leur environnement de travail
Remporter le 1er prix lors du challenge annuel destiné à tous nos stagiaires
Qualifications :
- École dingénieur / Master 2 (IA data génie industriel ingénierie système/MBSE) ou équivalent.
- Python; intérêt pour NLP/LLM (agents extraction structured outputs); PyTorch/TensorFlow est un plus.
- Goût pour la modélisation (BPMN SysML/UML ArchiMate) et/ou la représentation de connaissances.
- Rigueur logicielle: Git tests traçabilité; Docker apprécié.
- Aisance en interaction avec experts (ateliers) et capacité à documenter et argumenter les choix.
- Curiosité esprit R&D et sens critique; sensibilité aux environnements contraints (sûreté conformité).
Le contrat de thèse associée à cette offre de stage nécessitant une habilitation HFDS des informations complémentaires seront demandées auà la candidate retenue afin dengager les procédures de demande dhabilitation aussi tôt que possible.
Informations supplémentaires :
Nous nous engageons au respect de légalité de traitement entre les candidats et célébrons toutes les formes de diversité. Chez Assystem seules les compétences comptent ! Si vous souhaitez porter à la connaissance dAssystem une quelconque situation ou des besoins spécifiques nhésitez pas vous serez accompagné(e) !
Remote Work :
No
Employment Type :
Intern
Dans le cadre dune thèse sur la modélisation et la simulation assistées par IA des processus organisations et flux de données du MCO dun parc électronucléaire nous recherchons une stagiaire R&D pour concevoir une boucle de co-adaptation modèle-expert.Ce stage servira de travaux introductifs pour une...
Dans le cadre dune thèse sur la modélisation et la simulation assistées par IA des processus organisations et flux de données du MCO dun parc électronucléaire nous recherchons une stagiaire R&D pour concevoir une boucle de co-adaptation modèle-expert.
Ce stage servira de travaux introductifs pour une thèse en collaboration avec la chaire CIMES co-portée par IMT Mines Ales & Assystem.
Olivier Laurendin (Assystem) Andon Tchechmedjiev (IMT Mines Alès) et Gregory Zacharewicz (IMT Mines Alès) encadreront ce stage.
Objectif global : transformer des retours terrain (CR tickets procédures) en propositions de modifications de modèles avec justification contrôles de cohérence et traçabilité puis validation par les experts.
Découpage en missions (R&D) :
- Formaliser un métamodèle minimal et une typologie de changements (processus acteurs données décisions).
- Définir le protocole de co-adaptation (collecte validation versioning justification) avec les experts.
- Prototyper une assistance IA (LLM extraction) générant des propositions de diff de modèles à partir de texte.
Les productions de ce stage seront concrétisées par la livraison dun démonstrateur reproductible et dune note R&D (résultats limites perspectives pour la thèse) servant de base à une publication scientifique.
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- École dingénieur / Master 2 (IA data génie industriel ingénierie système/MBSE) ou équivalent.
- Python; intérêt pour NLP/LLM (agents extraction structured outputs); PyTorch/TensorFlow est un plus.
- Goût pour la modélisation (BPMN SysML/UML ArchiMate) et/ou la représentation de connaissances.
- Rigueur logicielle: Git tests traçabilité; Docker apprécié.
- Aisance en interaction avec experts (ateliers) et capacité à documenter et argumenter les choix.
- Curiosité esprit R&D et sens critique; sensibilité aux environnements contraints (sûreté conformité).
Le contrat de thèse associée à cette offre de stage nécessitant une habilitation HFDS des informations complémentaires seront demandées auà la candidate retenue afin dengager les procédures de demande dhabilitation aussi tôt que possible.
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