Ministère - Ministère de l'ÉconomieParis (75), 5 km de Montrouge (92)
Chef de projet en data science (Data scientist) H/F
Description du poste
• Domaine et métier
Numérique - Data Scientist
Intitulé du poste
• Chef de projet en data science (Data scientist) H/F
Fonction publique de l'Etat
Catégorie A (cadre...
Ministère - Ministère de l'ÉconomieParis (75), 5 km de Montrouge (92)
Chef de projet en data science (Data scientist) H/F
Numérique - Data Scientist
Chef de projet en data science (Data scientist) H/F
Fonction publique de l'Etat
Nature de l'emploi
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STAGIAIRE DATA SCIENTIST F/H - Lutte contre la Fraude Machine Learning & Data Science
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STAGE - Assistant Data Scientist - Confidentialité des IA Génératives textuelles H/F
Crédit Agricole SA | Montrouge | Stage/Alternance | www.linkfinance.fr |
Contexte et objectif du stage :
Les modèles de langage génératifs, tels que les grands modèles de langage (LLM), ont récemment connu un essor considérable dans de nombreux domaines, tels que la traduction, la génération et la synthèse de texte, ou encore la réponse aux questions.
Ces modèles sont entraînés sur des ensembles de données textuelles très volumineux, ce qui leur permet de générer des textes cohérents et pertinents.
Cependant, il a été démontré que ces modèles de langage génératifs sont vulnérables à des attaques permettant de reconstituer une partie des données sur lesquelles ils ont été entraînés.
Le stage proposé vise dans un premier temps à étudier les vulnérabilités des modèles de langage génératifs, finetunés sur des données confidentielles, aux attaques de reconstruction des données d'entraînement
et dans un second temps à explorer les techniques de défense pour protéger ces données.
Dans l'objectif de livrer des fonctionnalités nativement industrielles, déployables en production, les stages se déroulent :
Sous l'encadrement d'experts Data/IA au sein d'une Squad pluridisciplinaire (IA Documentaire), Avec un Chef de Projet référent fonctionnel, Et selon la méthode Projet du DataLab Groupe qui fait l'objet d'une certification.
Les étapes clés du stage sont les suivantes :
Veille bibliographique sur la problématique des attaques de reconstruction des données d'entraînement, Sélection et implémentation des approches les plus adaptées pour protéger les données d'entrainement, Réalisation d'une étude comparative sur des données internes et externes, Intégration des développements dans les produits du DataLab Groupe, Documentation rigoureuse du stage pour faciliter la reproductibilité et la capitalisation des connaissances acquises, Publication scientifique si les travaux aboutissent à de nouvelles approches plus performantes que l'état de l'art.
☒Université
☒Ecole d'ingénieur
Spécialisation data science avec une dominante traitement de langage naturel (NLP), deep Learning et développement logiciel.
Les modèles de langage génératifs, tels que les grands modèles de langage (LLM), ont récemment connu un essor considérable dans de nombreux domaines, tels que la traduction, la génération et la synthèse de texte, ou encore la réponse aux questions.
Ces modèles sont entraînés sur des ensembles de données textuelles très volumineux, ce qui leur permet de générer des textes cohérents et pertinents.
Cependant, il a été démontré que ces modèles de langage génératifs sont vulnérables à des attaques permettant de reconstituer une partie des données sur lesquelles ils ont été entraînés.
Le stage proposé vise dans un premier temps à étudier les vulnérabilités des modèles de langage génératifs, finetunés sur des données confidentielles, aux attaques de reconstruction des données d'entraînement
et dans un second temps à explorer les techniques de défense pour protéger ces données.
Dans l'objectif de livrer des fonctionnalités nativement industrielles, déployables en production, les stages se déroulent :
Sous l'encadrement d'experts Data/IA au sein d'une Squad pluridisciplinaire (IA Documentaire), Avec un Chef de Projet référent fonctionnel, Et selon la méthode Projet du DataLab Groupe qui fait l'objet d'une certification.
Les étapes clés du stage sont les suivantes :
Veille bibliographique sur la problématique des attaques de reconstruction des données d'entraînement, Sélection et implémentation des approches les plus adaptées pour protéger les données d'entrainement, Réalisation d'une étude comparative sur des données internes et externes, Intégration des développements dans les produits du DataLab Groupe, Documentation rigoureuse du stage pour faciliter la reproductibilité et la capitalisation des connaissances acquises, Publication scientifique si les travaux aboutissent à de nouvelles approches plus performantes que l'état de l'art.
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