StudyFormatÎle-de-France, FranceNon précisé
StudyFormat conçoit des outils éducatifs numériques. Nous ne branchons pas d'API d'IA générative : nous entraînons nos propres modèles sur nos données d'usage, parce que la modélisation de l'apprentissage d'un élève est notre cœur de métier et ne peut pas être sous-traitée à un modèle généraliste
Vous concevez et entraînez de bout en bout des modèles propriétaires : suivi de la maîtrise des notions par élève (knowledge tracing), estimation de la difficulté des exercices, recommandation du prochain contenu. Concrètement : exploration et préparation du jeu de données, choix et implémentation de l'architecture en PyTorch, entraînement, évaluation hors-ligne, itération, puis mise à disposition du modèle pour l'application.
Ce que vous ne ferez pas : du prompt engineering ou de l'intégration d'API tierces
M2 ou école d'ingénieur en machine learning, data science, mathématiques appliquées. Vous avez déjà écrit une boucle d'entraînement à la main, pas seulement appelé .fit(). Vous savez lire un article de recherche et le réimplémenter. Python et PyTorch solides. À l'aise avec les données manquantes, déséquilibrées et sales. Lecture technique en anglais courante.
Environnement : Python, PyTorch, pandas, PostgreSQL, [GPU / cloud utilisé].
Conditions : [stage 5 mois à partir de janvier 2027]. Temps plein, remote depuis la France. Gratification 693 euros par mois.
Encadrement : vous travaillerez avec un ancien ingénieur de chez Google ayant contribué aux systèmes de vision par ordinateur de Google Maps. Point quotidien de 15 minutes, revue technique approfondie une fois par semaine (architecture, code, résultats d'entraînement).
Candidature : CV + un lien vers un modèle que vous avez entraîné vous-même (repo, notebook, rapport de projet, compétition Kaggle) à [email]. Nous lisons le code, pas le CV et nous lisons surement pas du code produit par de l'IA des questions vous serons posé en plus d'un test technique lui aussi sans IA.