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STAGE - Évaluation des grands modèles de langage pour les systèmes critiques via l’analyse sémantique des graphes (F/H)

thales3,651 open roles

Where
Palaiseau
Work mode
Hybrid
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Your applicationOpen nowSTAGE - Évaluation des grands modèles de langage pour les systèmes critiques via l’analyse sémantique des graphes (F/H)thales · Palaiseau

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on thales's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

13.9% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market. thales postings stay open a median of 20 days.

Share of postings closed within
  1. 2.2%1 day
  2. 4.7%3 days
  3. 13.9%7 days
  4. 22.4%14 days
  5. 38.1%30 days
  6. 59.0%60 days
This job: posted today

thales median: 20 days open

The posting

Lieu : Palaiseau, France

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4,5 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays. ​

Nos engagements, vos avantages

  • Notre savoir-faire technologique
  • Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs
  • Un environnement inclusif et bienveillant
  • Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)

Votre quotidien

Thales Research&Technology, notre centre de recherche dans les domaines matériels, et CortAIx Labs, notre centre de recherche en IA et digital ont pour mission de proposer des innovations de ruptures, de maintenir et d’accroitre l’avance technologique et d’en assurer la compétitivité pour le groupe.

Les systèmes critiques exigent des interactions homme-système hautement fiables, où la précision et l’interprétabilité sont primordiales. Les progrès récents dans les grands modèles de langage (LLM) offrent des capacités prometteuses pour générer des requêtes complexes à partir d’entrées en langage naturel. Dans ce stage, nous nous concentrerons sur les contextes où les LLM sont utilisés pour générer soit des requêtes sur des bases de données, soit des commandes vers des sous-systèmes.

Dans ce contexte, le but de ce stage est d’évaluer l’efficacité et la précision des requêtes générées par LLM utilisées pour les dialogues homme-système dans les systèmes critiques. Les requêtes générées seront traduites en graphes de connaissances sémantiques et comparées aux graphes de vérité terrain fournis par des experts du domaine, à l’aide de métriques de distance de graphe sémantique.

Vos missions

- Mener une enquête de pointe sur les LLM pour la génération de requêtes et l’évaluation des résultats des LLM.

- Définir une méthodologie rigoureuse pour générer, traduire et comparer les requêtes dans le contexte des interactions homme-système.

- Développer un cadre d’évaluation intégrant les requêtes générées par LLM, des données de réalité de terrain expertes et des outils de comparaison de graphes sémantiques.

- Appliquer et valider le cadre d’évaluation sur un cas d’utilisation réel de Thales, afin d’évaluer la performance et la fiabilité des requêtes générées par LLM.

- Analyser les résultats, identifier les limites et les améliorations potentielles, et documenter les conclusions.

Résultats attendus :

- Une revue exhaustive de la littérature et une analyse de pointe.

- Une méthodologie détaillée pour évaluer la génération de requêtes basée sur le LLM via l’analyse sémantique des graphes.

- Un cadre d’évaluation et une panoplie d’outils mis en œuvre.

- Résultats expérimentaux sur un cas critique pertinent d’utilisation du système.

- Un rapport final résumant la méthodologie, les expériences et les recommandations.

Votre profil

Etudiant en Master 2 / 3e année d'école d'ingénieur ou équivalent, vous recherchez un stage de fin d'études de 6 mois.

Vous avez des connaissances initiales dans les domaines suivants : traitement du langage naturel, graphiques de connaissance, ontologies, grands modèles de langage et langages de requête (de préférence cyber) ?

Alors n'hésitez pas, ce stage est fait pour vous !

Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.

Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against thales's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on thales's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    thales's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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