Stagiaire développement informatique – monitoring AI - Stage entre et 12 mois

Rejoindre Assura, c’est évoluer dans un environnement collaboratif, dynamique et où chacun joue un rôle essentiel et contribue à une mission qui fait sens. Chaque jour, nous mettons notre énergie et notre expertise au service de nos clients, pour les accompagner dans leurs décisions de santé. Envie de nous rejoindre?
Alors, nice to meet you!
En tant que stagiaire en gouvernance et contrôle des systèmes d’intelligence artificielle, tu contribueras à des projets concrets à fort impact dans un environnement réglementé. Tu participeras à l’évaluation des performances des modèles d’IA, à l’analyse de la qualité des données produites et au développement d’indicateurs clés permettant de garantir leur fiabilité. Ce que tu fais au quotidien

• Tu contribues à concevoir un cadre de suivi des solutions d’IA en analysant les bonnes pratiques du domaine, en structurant les dimensions de qualité et en concevant des métriques adaptées pour évaluer les performances et les risques selon les différents cas d’usage
• Tu définis des méthodes de détection des dérives des données et des modèles, puis développes un prototype permettant d’appliquer et de valider ces mécanismes de surveillance au sein des applications de l’entreprise.
• Tu testes le prototype à travers différents scénarios et compares plusieurs approches afin d’évaluer sa reproductibilité, puis tu évalues la cohérence statistique et tu proposes un tableau de bord et un processus d’escalade pour assurer un suivi efficace des performances et des risques.

• Etudiante ou étudiant en Master EPFL ou en formation universitaire en informatique, data science, IA ou domaine équivalent, tu recherches un stage permettant de valider ton diplôme via l’obtention de crédits ECTS.
• Tu possèdes des connaissances en statistiques, en machine learning et en méthodes d’évaluation expérimentale. Une première expérience en Python, en analyse de données ou en prototypage constitue un atout. Des connaissances de MLOps, en qualité des données ou en monitoring de modèles sont un plus.
• Tu as une bonne compréhension de la gouvernance de l’IA et tu maitrises les méthodes de détection de dérive et de calibration de seuils fondés sur le risque.