Caractérisation de charges de travail IA (F/H)

Réf. 1059485 - publié le 6 novembre 2024

Informations générales

Missions

Eviden vous propose une offre de stage dans les domaines Gestion, management, RH, Recherche-développement à Les Clayes-sous-Bois.

Description de l'entreprise :
Eviden regroupe les activités Digital, Cloud, Big Data et Sécurité d’Atos et sera un leader international d’une transformation numérique fiable, durable et basée sur les données. Acteur clé du numérique de prochaine génération et leader mondial du cloud, du calcul avancé et de la sécurité, Eviden fera bénéficier de son expertise l’ensemble des secteurs d’activités, dans plus de 53 pays.
L'orchestration de technologies de pointe sur l'ensemble du continuum numérique, combinée à l’expertise de ses 57 000 talents, permettra à Eviden d'étendre le potentiel des solutions à la disposition des entreprises et des autorités publiques, contribuant ainsi à façonner leur avenir numérique. Au sein du groupe Atos, le chiffre d'affaires annuel des activités d’Eviden est d'environ 5 milliards d'euros.
Description du poste : Nous recherchons un(e) stagiaire Architecte Junior talentueux(se) et motivé(e) pour rejoindre notre équipe R&D au sein de la Division Big Data & Security d'Eviden. Ce stage offre une opportunité unique de contribuer à l'architecture des supercalculateurs Exa Scale d'Eviden/Bull classes dans le Top 15 et qui fourniront la puissance de calcul nécessaire à des applications critiques comme la prévision météorologique, la dissuasion nucléaire ou la recherche de nouveaux médicaments. Vous intégrerez une équipe dynamique qui oeuvre pour garantir la meilleure performance à nos utilisateurs, tout en explorant les pratiques modernes d'ingénierie.

Missions :
* Analyser comment les frameworks de ML courants dstribuent les charges de travail aux ressources disponibles.
* En vous basant sur un modèle de langue large (LLM) comme référence, étudier comment les charges de travail d'entraînement, de fine-tuning et d'inférence d'IA sont réparties entre les noeuds de calcul dans un système exascale.
* Comprendre comment les tâches de communication et de calcul influencent les performances et le coût de l'entraînement du modèle.
* Implémenter et évaluer un prototype à l'aide d'un modèle disponible librement (complexité ajustée selon l'avancement du stage). Confirmer les résultats théoriques précédemment obtenus par des expériences.
* En collaboration avec des architectes expérimentés, analyser les goulots d'étranglement liés à la communication et contribuer aux améliorations futures de l'architecture.

Profil

Profil :
* Étudiant en 5ème année de master dans un cursus en informatique (école d'ingénieur, université).
* Enthousiaste, curieux, rigoureux, méticuleux et désireux d'apprendre.
* Connaissances de base des algorithmes de machine learning courants (par ex. ChatGPT, LAMA, etc.) et des frameworks (par ex. PyTorch).
* Pratique de Python et Linux.
* Excellentes compétences en communication.


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Nom du recruteur : MBIRI Graziella