Au sein de l'équipe Data Science de la division Horlogerie Joaillerie de CHANEL, vous contribuerez au développement de solutions d'intelligence artificielle utilisées dans des contextes réels et à fort impact.
Vous rejoindrez un' équipe technique travaillant sur des problématiques variées de machine learning, intelligence artificielle générative, computer vision, optimisation et industrialisation de modèles. Le stage offre une opportunité unique d'intervenir sur l'ensemble du cycle de vie d'un projet IA : compréhension du problème, exploration des données, prototypage, développement de modèles, déploiement et suivi en production.
Vous serez directement impliqué(e) dans les choix techniques et aurez l'occasion de travailler sur des projets dont les résultats sont utilisés par les équipes opérationnelles de la Maison.
L'objectif de stage est que vous repartiez avec une expérience concrète du développement de solutions IA en production, depuis les premières expérimentations jusqu'au déploiement, tout en étant exposé(e) à des problématiques techniques variées et à des technologies aujourd'hui au cœur de l'industrie : LLM, computer vision, optimisation, cloud et MLOps.
Sur quoi allez-vous travailler ?
Les sujets évoluent en permanence selon les besoins de l'équipe et les centres d'intérêt du stagiaire.
Une partie importante de notre activité est consacrée à l'IA générative. Nous développons notamment des assistants spécialisés basés sur des architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation).
L'équipe travaille également sur des problématiques avancées de computer vision qui nous amènent à utiliser des architectures modernes de deep learning, des réseaux siamois ainsi que des techniques de génération de données synthétiques.
D'autres projets portent sur la prévision, la modélisation statistique et l'aide à la décision. Nous développons des modèles destinés à anticiper certains phénomènes opérationnels, détecter des comportements atypiques ou améliorer la qualité des décisions prises par les équipes.
Enfin, nous explorons régulièrement des approches issues de la recherche opérationnelle et de l'optimisation mathématique afin de résoudre des problèmes complexes d'allocation de ressources, de planification ou de sourcing industriel.
Une attention particulière est portée à l'industrialisation. Les modèles développés ne restent pas à l'état de prototype mais sont intégrés dans des environnements cloud en s'appuyant sur les pratiques modernes du software engineering et du MLOps.
Environnement technique
L'équipe utilise quotidiennement l'écosystème Python pour le développement de modèles de machine learning et de deep learning. Selon les projets, vous pourrez travailler avec PyTorch, Scikit-Learn, Yolo, Langchain, ainsi que différents outils d'optimisation et de recherche opérationnelle.
Côté ingénierie, nous accordons une forte importance à la qualité logicielle et à la reproductibilité des travaux. Le développement s'appuie notamment sur Git, Docker, les pratiques CI/CD, les environnements Azure et Databricks ainsi que les principes de MLOps permettant de déployer, monitorer et maintenir les modèles dans le temps.
Profil recherché
Vous êtes en dernière année d'études dans un cursus à dominante mathématiques appliquées, informatique, intelligence artificielle, data science ou discipline équivalente.
Vous possédez déjà une bonne maîtrise de Python et de solides bases en statistiques, machine learning et développement logiciel.
Une expérience avec le deep learning, les LLM, la computer vision, la recherche opérationnelle, le cloud computing, Git, Docker, les pratiques Agile, DevOps ou MLOps constituera un atout.
Au-delà des compétences techniques, nous recherchons avant tout des profils curieux, rigoureux et autonomes, capables d'aborder des problèmes ouverts, de proposer des solutions innovantes et de transformer des concepts théoriques en applications concrètes.
Conditions du poste :
Une convention de stage est obligatoire pour ce poste et devra remplir les conditions suivantes :
- Le stage doit être prévu dans votre cursus d'études.
- Le stage doit être nécessaire à l'obtention du diplôme.
- Le stage doit être validé par l'attribution de crédits d'études.
Informations sur le poste :
- Contrat : stage à temps plein (100 %) et en présentiel
- Début : Mars 2027
- Durée : 6 mois
- Jours travaillés : 5 jours par semaine, du lundi au vendredi
- Lieu : Genève
- Anglais courant