OVHai LLM
Stage de 6 mois - Research Intern, LLM Evaluation
Expertises
il y a 25 jours
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Information importante
Type de contrat:
CDI
Localisation :
Paris, France
Mode de travail :
Sur site
Publié le :
3 octobre 2026
Le besoin
Chez OVHai LLM, nous développons de grands modèles de langage (LLM) et concevons des plateformes et des services autour de ces modèles pour des cas d'usage spécifiques. Nous sommes une équipe soudée de 15 chercheurs et ingénieurs, unis par la curiosité et par l'envie commune de repousser les limites de ce que les LLM peuvent accomplir, de l'entraînement et du fine-tuning à l'évaluation et au benchmarking rigoureux.
Notre équipe est réellement diverse et multiculturelle, réunissant des parcours, des points de vue et des façons de penser différents. Cette diversité est au cœur de notre manière de travailler : nous sommes convaincus que la meilleure recherche naît d'équipes qui se challengent mutuellement et apprennent les unes des autres au quotidien.
Nous prenons notre travail au sérieux, mais pas nous-mêmes. Attendez-vous à un environnement collaboratif où les egos ont peu de place, à de nombreux débats passionnants, à des déjeuners partagés et à beaucoup de bonne humeur, ainsi qu'à de réelles opportunités de contribuer dès le premier jour à la recherche de pointe sur les LLM.
Rôle
- Ce stage s'adresse à un(e) étudiant(e) en dernière année qui souhaite travailler sur l'entraînement de LLM de pointe (frontier) et qui est curieux(se) de découvrir les étapes de la chaîne de production qui déterminent la qualité finale d'un modèle.
- Vous travaillerez directement avec des chercheurs et ingénieurs seniors sur des problèmes concrets.
- Votre projet précis sera défini ensemble au cours du processus d'entretien, en fonction de votre parcours et des besoins de l'équipe : il pourra porter sur les données de pré-entraînement et de post-entraînement, ou sur la construction d'environnements de simulation pour entraîner et évaluer des agents.
Missions
- Exécuter et enrichir notre suite d'évaluation : intégrer de nouveaux benchmarks, constituer de petits jeux de test spécifiques à un domaine, et analyser les erreurs des modèles pour comprendre ce qui n'a pas fonctionné
- Contribuer aux outils internes, aux tableaux de bord et à la documentation
- À la fin du stage, vous présenterez vos conclusions à l'équipe.
Profil recherché
- Actuellement en dernière année d'école d'ingénieurs ou de Master en informatique, apprentissage automatique (machine learning), mathématiques appliquées ou dans un domaine connexe, et à la recherche d'un stage de fin d'études
- Solides compétences en Python : vous écrivez du code que les autres peuvent lire, et vous savez utiliser git
- À l'aise avec Linux, la ligne de commande et le travail sur des machines distantes
- Curiosité, rigueur dans l'analyse des données, et capacité à dire « je ne sais pas, je vais vérifier »
- Anglais et français courant (à l'écrit comme à l'oral)
Les plus
- Un précédent stage, projet ou mémoire en TALN, LLM ou systèmes de ML
- Familiarité avec des outils d'évaluation (lm-eval-harness) ou avec vLLM pour l'inférence rapide
- Une première expérience en apprentissage par renforcement (RL) : un cours, un projet, un notebook GRPO
- Un profil GitHub, Kaggle ou Hugging Face, ou un article de blog qui montre ce que vous aimez construire
Ce que nous vous offrons
- Un mentorat direct par des chercheurs seniors travaillant sur des LLM de pointe
- Un projet intéressant avec un résultat concret, et la possibilité de poursuivre avec l'équipe par la suite
Présentation du stage
- Stage encadré par l'équipe LLM Engineering d'OVHai
- Stage de 6 mois à Paris (100 % sur site)
- Temps plein, 35 heures par semaine
- Date de début : octobre 2026
Avantages
- Tickets restaurant
- Un environnement innovant et bienveillant, à la pointe des avancées en IA !
Le processus de recrutement
- Un appel de présentation de 15 minutes avec un(e) chercheur(se) senior pour échanger sur le poste
- Un entretien et une étude de cas technique avec deux membres de notre équipe de recherche
- Un entretien RH pour évaluer les soft skills
- Une séance de débriefing
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