Stage - IA Générative, Agents IA et Analyse de Données Scientifiques – F/H

Summary: The Intern will develop a generative AI platform to exploit technical knowledge and experimental data within the Hydraulics and Network Balancing department. Responsibilities include designing RAG architectures, optimizing LLM models, and creating automated data analysis scripts using Python and NoSQL databases.

Créée en 2014, SuperGrid Institute est une société privée indépendante, acteur de la transition énergétique en France et dans toute l’Europe, regroupant plus de 150 collaborateurs et plus de 20 nationalités différentes. Spécialiste des systèmes électriques innovants à courant continu en haute et moyenne tension (HVDC et MVDC). SuperGrid Institute participe également au développement de nouvelles technologies pour l’intégration des énergies renouvelables dans les réseaux électriques du futur.

SuperGrid Institute est classée sur le podium et le top 10 de l’INPI depuis 2018.

Pour plus d’infos, visitez notre site : http://www.supergrid-institute.com

*Certaines étapes du processus de recrutement chez SuperGrid Institute peuvent s’appuyer sur des outils d'IA pour faciliter l’analyse des candidatures. Toutes les décisions de recrutement sont toutefois prises par nos équipes, avec intervention humaine systématique.*

*Mots clés : IA Générative | LLM | RAG | Python | Data Science | Agents IA*

Contexte général

Au sein de notre département Hydraulique et Équilibrage Réseau, nous développons des solutions innovantes pour rendre les réseaux électriques plus flexibles et faciliter l’intégration des énergies renouvelables, notamment solaires et éoliennes. Pour relever ces défis, nous combinons des outils avancés de simulation numérique et des données expérimentales obtenues grâce à nos plateformes d’essais de pointe, afin de concevoir, tester et valider de nouvelles technologies au service de la transition énergétique.

Dans le cadre de l'exploitation de données issues d'essais expérimentaux et de systèmes industriels, nous développons un framework local d'Intelligence Artificielle permettant d'interagir en langage naturel avec des bases documentaires techniques et des bases de données de mesures. Ce framework combine plusieurs briques technologiques : serveur de modèles de langage locaux (LLM), architecture RAG (Retrieval Augmented Generation), base vectorielle, outils d'analyse Python et bases de données NoSQL.

L’objectif du stage est de développer une plateforme d'IA générative capable d'exploiter les connaissances techniques, les données expérimentales et les outils d'analyse de l'institut.

• Interroger une base documentaire technique.
• Exploiter des bases de données d'essais et de mesures.
• Générer automatiquement des scripts d'analyse en python.
• Produire des graphiques et indicateurs à partir de requêtes en langage naturel.
• Évoluer vers l'analyse automatisée de données complexes.

L’objectif final est d’aboutir à un démonstrateur fonctionnel dans notre Laboratoire d’essais

Objectifs / Missions

Vos missions principales seront:

• Spécification de la nouvelle machine de développement
• Conception et développement d'un framework d'IA générative intégrant modèles de langage, base documentaire vectorisée et outils d'analyse Python.
• Prise en main et optimisation d’une architecture RAG pour l’exploitation documentaire.
• Poursuite du développement de connecteurs vers des bases de données expérimentales.
• Génération automatisée de code pour l’analyses de données et la visualisation.
• Évaluation et comparaison de différents modèles LLM open source selon leur qualité de réponse, leurs performances et leurs besoins matériels.
• Validation des performances et réalisation d’un démonstrateur utilisable par les équipes de R&D
• Présentation finale et propositions d’améliorations pour industrialisation ou poursuite du projet.

Apports du stage

Le stage permettra d'acquérir une expérience concrète dans le développement de solutions d'IA générative appliquées à un environnement industriel et scientifique. Le candidat contribuera à un projet stratégique pour l'exploitation des connaissances et des données de recherche de SuperGrid Institute.

Vous êtes de formation ingénieur ou Master 2 en Informatique, Intelligence Artificielle, Data Science ou Génie Logiciel

Compétences recherchées :

• Python
• Linux et Git
• Développement logiciel
• Bases de données
• Analyse et visualisation de données

Compétences appréciées :

• IA générative et grands modèles de langage (LLM)
• Architectures RAG, LangChain et LangGraph
• Développement d'agents IA et workflows multi-agents
• MongoDB et bases vectorielles (ChromaDB, FAISS, Qdrant...)
• Développement d'API Python (FastAPI)
• Intégration de serveurs d'outils (MCP)
• Docker
• Interfaces utilisateur (Gradio, Streamlit)
• Visualisation de données (Matplotlib, Plotly)

Environnement technique

Python, Ollama, LangChain, LangGraph, MongoDB, ChromaDB, FastAPI, Gradio, Git, Linux, Serveurs d'outils / MCP (Model Context Protocol).

Soft skills

• Curieux
• Communicant

Date de démarrage : Février 2027

Durée du stage : 6 mois

Ce que nous pouvons vous offrir :

• Vous intégrez un institut pour la transition énergétique, un domaine d’activité porteur et stimulant,
• Participation aux frais de repas (restaurant d’entreprise),
• Activités entre collègues au sein de l’entreprise (foot, course à pied, chorale…),
• CSE,
• Habilitations électriques prise en charge,
• Vélos en libre-service.

Autres informations

*En rejoignant SuperGrid Institute, vous intégrez un environnement de travail dynamique. Chez SuperGrid Institute, nous respectons et valorisons la diversité de nos collaborateurs, leurs parcours et leurs expériences dans un objectif d’égalité des chances pour tous.*

*La diversité est au cœur de notre fonctionnement et nous nous engageons à proscrire toute discrimination de notre gestion des ressources humaines. SuperGrid Institute rend accessible l'ensemble de ses postes aux personnes en situation de handicap et s’engage de dans le cadre de son plan d’action pour l’égalité professionnelle à maintenir une attention particulière aux candidatures féminines pour respecter un équilibre de répartition globale des effectifs.*