Crédit Agricole SA

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Stage - assistant infolinguiste H/F

17 janvier Hauts-de-Seine, Montrouge Stage

Présentation du service :

Au sein du Pôle Développement Clients et Innovation, le DataLab Groupe Crédit Agricole est un centre de compétences dédié aux sciences de la donnée et à leurs applications dans le domaine bancaire.
Son rôle est de créer des approches innovantes pour la valorisation de la donnée interne et externe, qu’elle soit structurée ou non structurée.
Dans le cadre de ses missions, des thématiques scientifiques à forte valeur ajoutée sont étudiées : Apprentissage Automatique, Auto-ML, Traitement du Langage Naturel, Process Mining, Time Series Mining, Deep Learning, Géomatique, etc.
Ces activités sont menées conjointement avec des partenaires internes : les Caisses Régionales, les Entités du Groupe et les Producteurs Informatiques.
Le DataLab développe également un réseau de partenaires externes lors de missions industrielles (Editeurs de logiciels, startup, SSII, etc.) ou de collaborations universitaires.

Dans le cadre de ce stage, vous rejoindrez l’équipe Data Science afin de contribuer à la valorisation de la Data et participer à la création d’une base de connaissance au service des Clients du Groupe.
L’objectif du stage consiste à participer à la mise en œuvre d’une chaîne complète d’annotation dans le cadre d’un projet de l’IA sémantique : à partir de construction d’un plan de classement jusqu’à l’implémentation de métriques afin d’établir la consistance de données annotées.
Une partie importante de stage sera consacrée à l’annotation manuelle d’un ou plusieurs corpus à l'aide d'un logiciel collaboratif dédié et selon des consignes d'annotation détaillées.
Finalement, un sujet R&D dans le domaine TAL (analyse de sentiments/émotions) sera proposé qui permettra de mettre en valeur un corpus annoté.


Le stage se déroulera en quatre étapes principales, sous l’encadrement d’un infolinguiste expérimenté :
Participation dans la mise en place d’une chaîne complète d’annotation : construction de plan de classement, rédaction de consignes d’annotation, annotation manuelle, revue de résultats en équipe

Réalisation d’un état de l’art sur les techniques d’annotation et de métriques de performances (par exemple, l’accord inter-annotateurs)

Développement des briques d’évaluation de qualité d’annotation et leur intégration dans la plateforme sémantique du DataLab

Travail sur un sujet R&D dans le domaine d’analyse de sentiments/émotions
 
Des interactions avec des services métier du groupe seront organisées.

Type universitaire : comportant une dominante NLP (traitement de langage naturel), Linguistique, Machine Learning, Intelligence artificielle, incluant des connaissances en développement logiciel.

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