Développement d’un LLM intelligent d’assistance à la maintenance ferroviaire (Personnalisation d’un grand modèle de langage par la documentation technique et la maintenance – fine-tuning et/ou RAG).

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Développement d’un LLM intelligent d’assistance à la maintenance ferroviaire (Personnalisation d’un grand modèle de langage par la documentation technique et la maintenance – fine-tuning et/ou RAG).

Informations générales

Référence 2025/81
Niveau de formation Bac+5
Spécialité
  1. Data Science
  2. Intelligence Artificielle
Diplôme
  1. Ingénieur
  2. Master
Lieu de travail Rabat
Date d’expiration 12.12.2025
Entité d’accueil PM
Type de stage Stage pré-embauche
Période de stage 6 Mois
Mode de stage Présentiel
Nombre de postes 1

Missions

• Étude d’opportunité et benchmark technologique (modèles, outils, architectures RAG)

• Jeu de données nettoyé et annoté (extraits de documentation technique)

• Prototype de LLM d’assistance à la maintenance (modèle intégré)

• Rapport de conception et de validation technique

• Guide de réutilisation et de déploiement

Compétences et connaissances requises

• Compétences en traitement du langage naturel (NLP) et apprentissage profond (deep learning)

• Bonne maîtrise de Python, LangChain, Hugging Face, OpenAI API, LLM open-source (Llama, Mistral, etc.)

• Connaissance des outils de vectorisation et de recherche sémantique (FAISS, Chroma, Qdrant)

Objectif de stage

• Concevoir et implémenter un prototype fonctionnel de LLM d’assistance à la maintenance

• Évaluer les performances entre une approche fine-tuned et RAG sur le corpus de maintenance

• Mettre en place une base de connaissances structurée à partir de la documentation technique