AI Engineer Intern (ID239)

Titre du Poste: 

AI Engineer Intern (6 mois)

Titre du Projet:  

Ancrage multimodal de séries temporelles (GroundingMoment)

À propos de SLB: 

Nous sommes une entreprise technologique mondiale, moteur de l'innovation énergétique pour un équilibre planétaire. 

Chez SLB, nous créons des technologies incroyables qui ouvrent l'accès à l'énergie au bénéfice de tous. C'est notre raison d'être. En tant qu'innovateurs, c'est notre mission depuis 100 ans. Nous faisons face au plus grand défi d'équilibre au monde : réduire simultanément les émissions tout en répondant à la demande croissante en énergie. Nous travaillons chaque jour pour trouver des solutions, un pas après l'autre. 

Notre avenir collectif dépend de la décarbonisation de l'industrie des énergies fossiles, tout en innovant dans un nouveau paysage énergétique. C'est ce qui nous motive. Assurer le progrès pour les personnes et la planète, dans un cheminement vers la neutralité carbone et au-delà. Pour un équilibre planétaire. 

Notre mission : Ensemble, nous créons des technologies incroyables qui ouvrent l'accès à l'énergie au bénéfice de tous. Vous pouvez en savoir plus sur nous via ce lien: https://www.slb.com/who-we-are. 

Localisation:  

Clamart, Paris 

Description et Périmètre: 

Ce stage de recherche porte sur GroundingMoment, un modèle IA développé pour identifier, localiser et interpréter des événements dans des séries temporelles à partir de descriptions en langage naturel.

L’objectif est d’améliorer la robustesse du modèle face aux variations linguistiques, aux requêtes complexes et à la terminologie métier, tout en optimisant son déploiement dans des environnements industriels à grande échelle.

Le stage offre une opportunité unique de contribuer à la fois à la recherche de pointe en IA multimodale et à son application concrète dans un contexte industriel. 

Responsabilités: 

• Améliorer l’architecture de GroundingMoment pour mieux gérer les variations linguistiques et les requêtes complexes.
• Développer et évaluer des approches d’alignement sémantique entre langage naturel et séries temporelles.
• Explorer des stratégies d’augmentation de données et des mécanismes d’attention multimodale.
• Optimiser les performances du modèle pour des cas d’usage industriels à grande échelle.
• Concevoir et réaliser des expérimentations comparatives.
• Contribuer à la rédaction d’un article scientifique et à la diffusion des résultats.
• Présenter les résultats et recommandations du projet. 

Qualifications: 

• Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur en IA, Data Science, mathématiques appliquées ou discipline connexe
• Deep Learning et architectures Transformer
• IA multimodale et modèles de langage (LLM)
• Modélisation de séries temporelles
• Python et PyTorch
• Git et bonnes pratiques de développement logiciel
• Lecture et analyse de publications scientifiques
• Anglais professionnel 

SLB est un employeur offrant l'égalité des chances en matière d'emploi. Les candidats qualifiés sont considérés sans distinction de race, de couleur, de religion, de sexe, d'orientation sexuelle, d'identité de genre, d'origine nationale, d'âge, de handicap ou d'autres caractéristiques protégées par la loi. 

Le processus de recrutement et le poste peuvent être adaptés pour répondre à la plupart des handicaps. N'hésitez pas à le mentionner lors de votre candidature.