Stagiaire Data Engineer / Intégration LLM -STUTTGART (Allemagne) H/F

🌍 Pourquoi nous rejoindre ?

L'intelligence artificielle ne se limite plus aux démonstrations technologiques.

Chez SPIE, nous voulons développer des solutions capables d'augmenter les capacités humaines, de rendre les processus plus intelligents et de simplifier le quotidien de milliers d'utilisateurs.

Au sein de l'équipe Data & IA, vous participerez à la création de nouvelles solutions reposant sur les technologies d'IA générative les plus récentes.

Vous travaillerez sur des problématiques réelles, avec un accès à des données, des experts métier et des environnements de développement permettant de transformer rapidement une idée en produit à forte valeur ajoutée. Notre objectif n'est pas d'expérimenter l'IA pour l'IA.

Nous recherchons des talents capables de repousser les limites du possible pour créer des solutions concrètes, utiles et déployables à grande échelle.

🎯 Contexte et missions

Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire composée d'experts métier, développeurs, spécialistes Data et référents Innovation.

Votre rôle sera de participer à la conception et au développement d'un démonstrateur innovant exploitant les dernières avancées en Intelligence Artificielle Générative.

Vous serez impliqué dans l'ensemble du cycle de vie du projet qui se tiendra depuis l’Allemagne, à Stuttgart au sein de l’ARENA 2036.

En tant que stagiaire Data Engineer / IA sur le projet, votre objectif sera de contribuer activement au design et au développement d’un prototype sur un temps court, 5 mois, de septembre à janvier.

Vos missions principales seront :

● Alignement Business : Comprendre les processus de maintenance et traduire les contraintes du terrain en règles logiques pour l'IA (assurer la valeur métier de la donnée finale).

● Architecture & Pipelines de Données : Concevoir le pipeline d'ingestion et de traitement, du flux audio capturé jusqu'à la génération d'un output structuré (JSON).

● LLM & Prompt Engineering : Sélectionner, tester et orchestrer des LLM/SLM pour extraire précisément les entités clés (équipements, modes de défaillance, actions correctives).

● Cartographie & Ontologie : Développer les scripts de mapping pour injecter les données textuelles nettoyées dans les champs stricts des différentes GMAO.

● Collaboration Transverse : Travailler en binôme avec le Développeur Mobile/Web (intégration d'API) et l'Expert Métier (SME) pour affiner la reconnaissance du jargon technique et créer une interface simple et robuste pour capter ces données.