AI Engineer Intern (ID246)

Titre du Poste: 

AI Engineer Intern (6 mois)

Titre du Projet:  

Détection d’anomalies contextualisée par IA générative : comparaison entre LLM et modèles vision-langage

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: 

Lorsqu’un ingénieur analyse une mesure issue d’un équipement de forage, il ne se limite pas au signal seul : il prend également en compte le contexte opérationnel, les conditions d’utilisation, l’historique des anomalies et son expertise métier.

L’objectif de ce stage est de concevoir et comparer deux architectures d’IA capables d’intégrer ce contexte afin d’améliorer la détection d’anomalies et la génération d’explications interprétables.

Le projet évaluera d’une part une architecture combinant un classificateur métier et un Large Language Model (LLM), et d’autre part un modèle Vision-Langage (VLM) traitant simultanément les données visuelles et contextuelles.

Les résultats permettront d’identifier l’approche la plus performante pour les systèmes d’aide à la décision appliqués aux données industrielles.

Responsabilités: 

• Développer et évaluer une architecture basée sur un classificateur métier couplé à un LLM
• Déployer et tester des modèles Vision-Langage (VLM) sur une infrastructure GPU locale
• Concevoir des stratégies de prompting et des protocoles d’évaluation
• Réaliser des études d’ablation pour mesurer la contribution des différentes sources d’information (images, scores de classification, métadonnées)
• Évaluer la qualité des prédictions et des explications avec les experts métier
• Comparer les performances des différentes architectures
• Rédiger un rapport technique et présenter les résultats du projet

Qualifications: 

• Licence ou Master en informatique, intelligence artificielle, data science ou discipline connexe
• Python
• Deep Learning et vision par ordinateur
• LLM et modèles Vision-Langage (VLM)
• Hugging Face Transformers
• Analyse de données et expérimentation en IA
• 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.