Stage - Assistant(e) Data Scientist – Agents pour le développement ML H/F

Rejoignez Crédit Agricole Artificial Intelligence (CA-AI), la nouvelle entité du groupe Crédit Agricole dédiée à l’industrialisation et au déploiement de solutions IA communes, au service de la transformation des métiers du Groupe [lancement officiel le 19/10/2026].

Son objectif : développer une IA industrielle performante, résiliente et durable, grâce à la maîtrise des choix technologiques et des dépendances. Pour se faire, CA-AI conçoit, développe et opère ces solutions pour les différentes entités du Groupe. Elle mutualise expertises, plateformes et capacités technologiques pour accélérer leur passage à l’échelle et créer durablement de la valeur au travers des usages déployés par les métiers et leurs IT.

En agissant chaque jour dans l'intérêt de la société, nous sommes un groupe engagé en faveur des diversités et de l'inclusion et plaçons l'humain au cœur de toutes nos transformations. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

L’objectif de ce stage est de concevoir et d’évaluer des agents de code spécialisés en Machine Learning, capables de construire, évaluer, itérer et relancer de manière autonome ces pipelines ML.

Vous aurez pour missions principales de :

• Réaliser un benchmark des frameworks agentiques : Etudier et comparer les frameworks existants dédiés à l’automatisation ML (ex : Probabl/skrub, AutoML, etc.) afin d’identifier les solutions les plus adaptées au contexte du groupe ;
• Construire un harness IA dédié au ML : Développer l’environnement dans lequel l’agent ML évoluera. Cela repose sur trois piliers principaux : compréhension des métriques spécifiques, bonnes pratiques de feature engineering et contraintes de déploiement ;
• Mettre en place d’un agent ML à intelligence itérative : En s’appuyant sur le harness construit précédemment, implémenter un cycle autonome complet :
  • Génération automatique d’un premier modèle baseline ;
  • Exécution, lancement du pipeline sur les données ;
  • Évaluation, calcul des métriques (performances, biais, etc.) ;
  • Hypothèses d’amélioration, identification automatique des problèmes (overfitting, déséquilibre de classes, etc.) ;
  • Améliorations, modifications et enrichissement du pipeline ;
  • Re-exécution, validation des améliorations.

Organisation et livrables :

Dans l’objectif de livrer des fonctionnalités intégrables au sein des solutions industrielles en production, les stages se déroulent sous l’encadrement d’experts IA au sein d’une Squad pluridisciplinaire ayant comme référent fonctionnel un chef de projet IA, et selon une méthode Projet interne qui fait l’objet d’une certification IA de confiance et d’une labélisation RSE.

Les étapes clés du stage sont les suivantes :

• Veille bibliographique sur la problématique ;
• Récupération des données ciblées et création des indicateurs de manière industrielle ;
• Sélection et implémentation des approches les plus adaptées à la problématique ;
• Intégration des développements dans les produits du DataLab Groupe ;
• Publication scientifique si les travaux aboutissent à de nouvelles approches plus performantes que l’état de l’art ;
• Communication sur le stage aussi bien au sein et en dehors du DataLab Groupe.

Le stagiaire aura accès à des environnements d’engineering industriel puissants et à l’état de l’art, en local et dans le cloud.

Les modèles seront évalués sur des données internes (annotées si besoin) ainsi que des données externes (open-data), et seront intégrés dans les produits et services IA en production.

Des interactions avec l’ensemble des équipes data science et engineering et des experts métier du Groupe auront lieu.

L'entreprise versera une gratification au stagiaire si la durée du stage est supérieur à deux mois consécutifs

Data Science/Statistiques.

Compétences techniques :

• Machine learning/Deep Learning
• Développement python et bonnes connaissances des librairies utilisées en Science des données
• Développement agentique (ex. agents de code)

Compétences générales :

• Grande rigueur et autonomie
• Aptitude pour le travail en équipe
• Communication claire
• Innovation/R&D et force de proposition

Librairies de développement : Python