[Stage] Ingénieur développeur en Intelligence Artificielle (H/F)

[Stage] Ingénieur développeur en Intelligence Artificielle (H/F)

CELAD

Avec plus de 30 ans d’existence, CELAD est une société de conseil et d’ingénierie informatique indépendante de plus de 1700 collaborateurs au chiffre d’affaires de près de 160 millions d’euros en 2024.

Nous intervenons sur des projets à haute valeur ajoutée, dans les domaines des systèmes d’information et systèmes industriels, pour le compte de clients start-ups, PME et groupes de renommée internationale. Rejoindre CELAD, c’est concilier dimension humaine, dynamisme et professionnalisme au sein d'une société reconnue pour sa politique sociale.

Dans le cadre de notre campagne annuelle « Offre Jeunes Diplômés » pour l’année 2026, nous proposons un stage de fin d'études pour valider votre diplôme.

Contexte :

Dans un contexte de forte évolution des technologies logicielles, la migration de code et l’optimisation des projets informatiques deviennent des enjeux majeurs. Nous développons une plateforme agentiques d’assistance, basée sur des agents IA capables d’analyser, comprendre et transformer le code source, ainsi que d’exploiter des logs pour proposer des recommandations contextuelles.

Le ou la stagiaire participera au développement de cette plateforme et pourra également travailler sur des solutions d’analyse de logs par IA et, plus globalement, sur des outils d’aide au projet informatique. La plateforme s’appuie sur une base de connaissances centralisée (code, documentations, guides) et propose une assistance conversationnelle fiable et sourcée, incluant la rétro-documentation technique et fonctionnelle à partir du code source.

Sujet détaillé :

Objectifs spécifiques (SMART) :

1. Ingestion & indexation : mettre en place un pipeline d’ingestion des documents (PDF/DOCX/HTML) avec nettoyage, segmentation pertinente, et enrichissement en métadonnées (source, date, auteur, tags).
2. Moteur de recherche sémantique (RAG) : sélectionner un modèle de représentations vectorielles, créer l’index (FAISS/Chroma/pgvector/… ou moteur managé), et concevoir une recherche hybride (BM25 + vecteurs) avec citations des sources.
3. Orchestration LLM : choisir et intégrer un LLM (API ou open source), concevoir des prompts robustes (instructions, formatage, contraintes), et gérer la mémoire de conversation.

1. Évaluation & qualité : définir un protocole d’évaluation (jeu de Q/R internes, ancrage dans la réalité, exactitude, couverture, latence, coût), outillage d’auto-évaluation et retour d’expérience utilisateurs.
2. Sécurité & conformité : gestion des secrets, contrôles d’accès, logs, politiques de rétention ; prise en compte RGPD (si nécessaire).
3. Interface utilisateur : livrer une interface utilisateurs simple (web/Teams/Slack/…) avec mécanismes de feedback (“utile/pas utile”, signalement d’erreur).
4. Documentation & transfert : documenter l’architecture, l’exploitation, les bonnes pratiques et assurer une transmission à l’équipe interne.

Missions et Responsabilités :

• Cadrage fonctionnel : recueil des besoins, définition des cas d’usage, critères d’acceptation, périmètre et planning.
• Audit documentaire : cartographie des sources liées au projet de développement, formats, qualité des contenus, droits d’accès.
• Préparation des données : nettoyage, déduplication, normalisation, chunking (par titres/sections/sémantique), ajout de métadonnées, pipeline d’ingestion reproductible.
• Indexation & recherche : mise en place d’un vector store (FAISS/Chroma/pgvector/Pinecone/… ou moteur managé), configuration d’une recherche hybride, ré-écriture de requêtes (query expansion).
• Chaîne RAG : sélection du modèle d’embeddings, du LLM, conception des prompts (système, consignes, format de réponse avec sources), règles anti-hallucination (se limiter au contexte).
• Évaluation : création d’un jeu de tests représentatif, suivi de métriques (précision/rappel, groundedness, taux de réponses avec sources, latence, coût), itérations d’amélioration.
• Déploiement : prototypage d’une UI, containerisation (Docker).
• Sécurité & conformité : gestion des secrets (.env/Key Vault), RBAC, politiques de logs/audit, conformité documentaire (RGPD si données personnelles).
• Support au changement : mini-guide utilisateur, session de démonstration, recueil structuré des retours.
• Reporting : points d’avancement réguliers, suivi des risques, propositions d’arbitrage (coût/perf/qualité).
• Collaboration avec le Centre d’Expertise IA : participation et sollicitation aux autres projets du Centre d’Expertise IA en lien avec la mission initiale.

Durée du stage : 6 mois, date de démarrage négociable

Formation : En dernière année d’école d’ingénieurs ou Master 2 universitaire, avec une spécialité en intelligence artificielle et DevOps, vous recherchez un stage de fin d’études pour valider de votre diplôme.

Vous appréciez de travailler dans un environnement Agile et vous recherchez un stage dans un environnement innovant, dynamique et stimulant.

Situation géographique : Toulouse

Gratification : 1400 € brut + avantages CSE + participation à la restauration et au transport

Merci d’adresser vos candidatures par mail à [email protected]

Sous la référence : T.S.92.08.25