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Job Description

Contexte et environnement de travail

Au sein de la Direction Informatique Renault, vous êtes rattaché(e) au service “Intelligence Artificielle Appliquée”. Vous travaillez auprès du référent NLP (“Natural Language Processing”).

Plusieurs applications de type « Retrieval Augmented Generation » (RAG) sont développées pour répondre à des questions posées par un utilisateur, en associant « Large Language Models » (« LLM ») et recherche dans des systèmes d’informations (corpus de documents, API et/ou bases de données) : accès en langage naturel à un corpus de documents techniques, chat avec un configurateur automobile

Le contexte Renault pose quelques problèmes difficiles  pour ces applications « RAG » : la technicité du domaine automobile, le multilinguisme, et les spécificités Renault. Nombre de notions sont mal connues, à la fois des LLMs et des solutions d’encodage de textes utilisées pour la recherche. Certaines sont complètement inconnues, comme celles dénotées par des acronymes.

Une solution possible pour combler ce gap repose sur l’utilisation de « graphes de connaissances » (« knowledge graphs », « KG ») : une façon de représenter de façon plus ou moins formelle, en tout cas structurée, les « entités » du domaine Renault. Chaque entité est liée par des relations à d’autres entités (d’où la structure de graphe). Les entités peuvent en outre être décrites par un ou plusieurs textes associés (label, description, etc)

Vos missions

A ce titre vous serez en charge de :

• Étudier les méthodes possibles pour la mise en œuvre de KG dans le cadre des applications de type « RAG ».
• Rechercher les solutions permettant d'extraire les entités mentionnées dans une requête ou un document au sein d’un KG.
• Mettre en œuvre les approches de recherche textuelle adaptées à l’extraction d’entités dans le KG.
• Évaluer les différentes méthodes sur des cas concrets liés aux applications RAG développées dans l’équipe.
• Envisager des solutions exploitant la structure du graphe et les textes associés aux entités.
• Tester les méthodes récentes de type « late interaction » pour déterminer leur pertinence dans le contexte des applications RAG.

Qui êtes vous

Vous êtes étudiante / étudiant en Grande École ou en Master Recherche, avec une spécialisation majeure en Data Science/IA, et vous avez suivi des cours en NLP et/ou Information Retrieval. Vous êtes à la recherche d’un stage de 6 mois.

Vous maîtrisez parfaitement Python et avez une excellente connaissance de ce langage.

Job Family

Contract Duration

Renault Group is committed to creating an inclusive working environment and the conditions for each of us to bring their passion, perform to the full and grow, whilst being themselves.  
We find strength in our diversity and we are engaged to ensure equal employment opportunities regardless of race, colour, ancestry, religion, gender, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, etc. If you have a disability or special need requiring layout of the workstation or work schedule, please let us know by completing this form.

In order to follow in real time the evolution of your applications and to stay in touch with us, we invite you to create a candidate account. This will take you no more than a minute and will also make it easier for you to apply in the future.

By submitting your CV or application, you authorise Renault Group to use and store information about you for the purposes of following up your application or future employment. This information will only be used by Renault Group companies as described in the Group privacy policy.