En tant que partenaire mondial de confiance pour la transformation, Welocalize accélère la croissance internationale des entreprises en aidant les marques à se connecter avec leurs audiences globales, à les engager et à les développer. L’entreprise propose des services multilingues de transformation de contenu — incluant traduction, localisation et adaptation — dans plus de 250 langues, grâce à un réseau de plus de 400 000 linguistes à travers le monde. Welocalize stimule également l’innovation dans les services linguistiques en fournissant des solutions de données d’apprentissage de haute qualité pour l’entraînement des systèmes d’IA basés sur le NLP, combinant technologie et expertise humaine pour collecter, annoter et évaluer tous types de contenus. Les équipes opèrent en Amérique du Nord, en Europe et en Asie, au service des clients dans les régions les plus stratégiques pour leur activité.

Pour remplir ce rôle de manière efficace, la personne doit être capable d’assumer chaque responsabilité essentielle de façon satisfaisante. Les exigences ci‑dessous reflètent les connaissances, compétences et aptitudes nécessaires. Des aménagements raisonnables peuvent être fournis afin de soutenir les personnes en situation de handicap dans l’accomplissement de ces fonctions.

OBJECTIF PRINCIPAL DU POSTE
Le stagiaire en ingénierie IA/ML collabore avec l’équipe IA pour concevoir, prototyper et déployer des solutions d’intelligence artificielle destinées à améliorer les produits de localisation et de gestion des workflows de Welocalize. Le ou la stagiaire contribue par du code, des expériences et des idées, tout en acquérant une expérience pratique des infrastructures cloud et des bonnes pratiques de production, avec l’accompagnement de mentors dédiés.

RESPONSABILITÉS PRINCIPALES
• Contribuer à des tâches de recherche et développement clairement définies, en participant à la conception de modèles et d’algorithmes à l’aide de méthodes avancées d’IA, y compris les modèles de langue de grande taille.
• Aider à évaluer les modèles et systèmes d’IA en utilisant les métriques adaptées à chaque tâche.
• Participer à la mise en place d’expériences Python reproductibles, en suivant les bonnes pratiques de suivi expérimental.
• Contribuer à des tâches telles que le nettoyage de données, l’ingénierie de caractéristiques et la création de modèles d’IA de base.
• Tenir à jour la documentation à travers des journaux d’expériences concis, des commentaires de code clairs et de courts résumés.
• Se tenir informé des publications et outils récents en IA et partager les points clés avec l’équipe.
• Participer aux démonstrations internes, discussions et revues de code pour acquérir de l’expérience et contribuer lorsque possible.

Indicateurs de réussite :
• Apprentissage et initiative : démontre une progression, de la curiosité et la capacité à mener de petites tâches du début à la fin.
• Qualité du code et reproductibilité : produit un code Python structuré, testable, accompagné d’expériences bien documentées.
• Collaboration : communique rapidement ses avancées et obstacles et documente soigneusement ses livrables.
• Contributions significatives : apporte des améliorations mesurables en performances de modèles, en efficacité ou en outils.

EXIGENCES
• Formation : en cours d’obtention ou titulaire d’une licence ou maîtrise en informatique, science des données, intelligence artificielle ou domaine connexe (étudiants en dernière année acceptés).
• Compétences techniques : cours ou projets personnels en IA, apprentissage automatique ou NLP ; bases solides en Python ; expérience pratique avec les LLM.
• Outils et frameworks : familiarité avec au moins une bibliothèque IA/ML telle que scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch ; expérience avec Git ; connaissances de base en Docker ou services cloud appréciées.
• Compétences relationnelles : excellente communication écrite et orale en anglais, curiosité, sens de la résolution de problèmes et volonté de poser des questions.

Des outils d’intelligence artificielle peuvent être utilisés pour soutenir certaines étapes du processus de recrutement, telles que l’examen des candidatures, l’analyse des CV ou l’évaluation des réponses. Ces outils assistent l’équipe de recrutement mais ne remplacent pas la décision humaine. Toutes les décisions finales d’embauche sont prises par des personnes. Pour plus d’informations sur la manière dont vos données sont traitées, veuillez nous contacter.