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addressAdresseLa Réunion
CatégorieTraduction

Description de l'emploi

Dans un contexte de mondialisation des échanges, de recherche de compétitivité, le Groupe AFNOR constitue le partenaire privilégié des acteurs socio-économiques. Il affirme ses compétences sur 4 métiers complémentaires : la normalisation, l'édition et la diffusion de produits, la formation et la certification.
Le groupe Afnor est un groupe français de services autour de la normalisation et de la certification, qui comprend quatre métiers : la normalisation, la certification, l'édition spécialisée et la formation.Vous contribuerez à l'élaboration de différentes approches de Machine Learning, qui deviendront les futures fonctions innovantes des produits proposés par AFNOR.Durant ce stage, vous travaillerez sur des cas d'utilisation de méthodes NLP de l'état de l'art sur un corpus de normes, afin de participer au développement de fonctionnalités innovantes qui permettront d'automatiser l'analyse des normes.Les principales tâches de ce stage seront :-Entraîner des modèles sur des corpus disponibles ou des corpus à synthétiser. -Implémenter des pipelines de données de bout en bout.-Contribuer à la diffusion des connaissances au sein de l'équipe Data & IA.
En dernière année d'école d'ingénieur, vous êtes à la recherche d'un stage de fin d'études enrichissant, vous êtes passionné par les nouvelles technologies.Compétences :-Connaissance des différentes méthodes de NLP.-Expérience avec les librairies et outils usuels de Machine Learning et de Deep Learning.-Connaissance des Language Models et expérience avec le package Transformers.-Connaissance des différentes méthodes de NLP.-Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel en Python.Qualités :-Capacité à vulgariser une information complexe.-Solides connaissances en mathématiques, informatique et calcul numérique.-Esprit d'analyse, collaboratif et orienté(e) résultat.-Curieux(se), passionné(e) par l'IA et volonté d'innover.
Refer code: 2624544. Groupe Afnor - Le jour d'avant - 2024-02-19 03:43

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