Level

Thales

STAGE - Ingénieur Intelligence Artificielle – Fine Tuning F/H

AI in this role

Stage ingénieur en IA spécialisé dans le fine-tuning et l'adaptation de grands modèles de langage (LLM) sur des données métier et techniques.

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Lieu : Rennes, France

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4,5 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays. ​

Nos engagements, vos avantages

  • Notre savoir-faire technologique

  • Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs

  • Un environnement inclusif et bienveillant

  • Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)

Votre quotidien

Vous intégrez La Ruche, qui a été créée pour répondre aux besoins critiques du ministère des Armées en matière de lutte contre les cybermenaces. Elle fonctionne selon des approches et des méthodes « Agiles » et vise à l’intégration rapide des solutions, élaborées en co-innovation, dans les équipements des forces armées.

Au sein de La Ruche vous intégrez l'équipe Engineering IA et participez à l'adaptation de modèles de langage (LLM) à nos données métier et d'ingénierie : documentation technique, référentiels, historiques de projets.

L'enjeu est de rendre ces modèles plus pertinents, plus fiables et exploitables dans un environnement maîtrisé (on-premise/souverain).


Dans ce contexte, vos missions sont les suivantes : 

  • Préparer les données : collecter, nettoyer, structurer et annoter des corpus métier et techniques (documentation ppt/xls/doc/md, spécifications, retours d'expérience) puis construire des jeux de données d'entraînement et d'évaluation de qualité.
  • Réaliser un état de l'art des techniques d'adaptation (fine-tuning complet, LoRA/QLoRA, instruction tuning, RAG) et des modèles open-source adaptés à nos contraintes de déploiement.
  • Conduire les expérimentations de fine-tuning : choix des modèles de base, réglage des hyperparamètres, suivi des entraînements et gestion des ressources GPU.
  • Évaluer les modèles en définissant des métriques et des protocoles de test (benchmarks métier, évaluation humaine, détection des hallucinations) et comparer le fine-tuning à une approche RAG.
  • Industrialiser les travaux : scripts reproductibles, versionnage des données et des modèles, documentation pour faciliter la reprise par les équipes.
  • Restituer les résultats aux équipes produit et engineering, avec des recommandations argumentées.

Votre profil

Votre priorité est de monter en compétences sur des technologies auprès d'experts ?  

Vous avez envie de nourrir votre curiosité et vous êtes une personne créative ?  

Vous êtes en école d’ingénieur, master ou équivalent dans un domaine généraliste avec une spécialisation en Data Science, IA ou Informatique et vous disposez des compétences suivantes :   

  • Connaissances en NLP et LLM.  
  • Rigueur expérimentale, curiosité et goût pour les données techniques complexes. 
  • Capacité à vulgariser et synthétiser des résultats auprès d'interlocuteurs non spécialistes. 
  • Maîtrise de Python et de l'écosystème ML (PyTorch, Hugging Face Transformers/PEFT). 

Une première expérience en fine-tuning est un plus. 


Dynamisme, organisation, proactivité et aisance relationnelle sont des atouts que l’on vous reconnaît ?   


Alors ce stage est fait pour vous !  


Stage à pourvoir pour une durée de 6 mois.  


Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.Le poste pouvant nécessiter d'accéder à des informations relevant du secret de la défense nationale, la personne retenue fera l'objet d'une procédure d’habilitation, conformément aux dispositions des articles R.2311-1 et suivants du Code de la défense et de l’IGI 1300 SGDSN/PSE du 09 août 2021.

Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !

How we rate this

STAGE - Ingénieur Intelligence Artificielle – Fine Tuning F/H at Thales rates 90 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Builds AI (AI Level 4 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.

Classification

Builds AI. The job is building AI systems.

  1. ●●●● Builds AI80 to 100
  2. ●●●○ Works on AI60 to 79
  3. ●●○○ Uses AI40 to 59
  4. ●○○○ Little AI0 to 39

Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Open the description and count.

Prepare for this job

A free preview built only from this posting: what it asks for, what you could be asked in an interview, and how to adjust your resume.

Skills and AI tools this role asks for

RAGFine TuningNLPArtificial IntelligenceLLMData PreparationEvaluationHugging Face

Questions you could be asked

  1. How would you design a retrieval step so the model answers from real data instead of guessing?
  2. Walk me through fine-tuning a model: what data did you use, and how did you check the result?
  3. What NLP problem have you worked on, and how did you measure whether it actually worked?
  4. Tell me about a project where artificial intelligence was part of your work. What did you do?
  5. Tell me about a project where llm was part of your work. What did you do?

Adapt your resume

  • List these exact terms on your resume: RAG, Fine Tuning, NLP, Artificial Intelligence, and LLM. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
  • Attach one line of real, concrete experience to at least one of them — a tool named with nothing behind it rarely survives a human read.
  • Lead with what you built, trained or shipped — this role is judged on the AI system itself, not the tools around it.

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