Tes missions si tu nous rejoins : 

• Étudier les benchmarks et harnais d’évaluation d’agents géospatiaux existants et leurs limites (par exemple Earth-Bench, GeoBenchX, GS-QA2, EO-Gym) ;

• Cadrer avec l’équipe Datalab et les équipes métier des familles de tâches représentatives, puis concevoir un jeu de tâches ciblé, avec références validées par des experts, adaptées de benchmarks existants lorsque leurs licences le permettent ;

• Mettre en place un protocole reproductible : versions figées, traces rejouables, exécutions répétées avec incertitude ;

• Comparer modèles de pointe et open-weight, et tester l’effet de choix d’ancrage (outils, provenance, accès aux connaissances) ;

• Construire des tests de fiabilité par injection de défauts dans les données ; 

• Documenter et présenter vos résultats, et publier le protocole en open source sous réserve de validation.

Etudiant(e) en formation d’ingénieur ou en Master Informatique/ IA 

Compétences requises :  

Maitrise des concepts de l’IA générative : 

• Agent, A2A, Handoffs 

• MCP, Tools 

• RAG, Graph-RAG 

Développement : Python, React, Node JS.  

La maitrise de la langue anglaise est indispensable pour mener à bien ta mission.  

Qualités recherchées : 

• Goût du travail en équipe ;

• Curiosité, rigueur, autonomie ;

• Ouverture d’esprit, aisance relationnelle, flexibilité, esprit d’analyse ;

• Une connaissance ou un intérêt pour l'intelligence artificielle générative, les Design Systems et la qualité logicielle serait un atout. 

Tu aimes les challenges, tu as l’esprit d’équipe, alors, demain avec l’ensemble des équipes de CLS, nous rendrons nos systèmes plus efficients et utilisés par le plus grand nombre. Viens rejoindre l’aventure ! 

Durée du stage souhaitée : 6 mois