À propos du rôle:
Nous recherchons un stagiaire d'IA très motivé pour aider à collecter et à distiller les connaissances structurées à partir de manuels de physique et de matériel de recherche à l'aide de modèles de grands langues (LLM). Vous travaillerez avec des outils d'IA génératifs de pointe, notamment des pipelines Openai GPT-4O, Deepseek et Python personnalisés pour extraire, organiser et affiner le contenu scientifique.
Ce stage est idéal pour les étudiants ou les diplômés récents ayant des intérêts dans la physique, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (PNL). Vous obtiendrez une expérience pratique avec les workflows de développement LLMS et IA.
Exigences:
- Solides compétences en programmation à Python, y compris les bibliothèques.
- Compréhension de base des sujets de physique (lycée au premier cycle).
- Familiarité avec les LLM et les outils tels que les modèles API Openai, Deepseek ou HuggingFace.
- Expérience avec l'ingénierie rapide, le prétraitement du texte et l'annotation des données.
- Connaissance des données qui se disputent et travaillaient avec du texte non structuré.
- De bonnes compétences en résolution de problèmes et la capacité de travailler de manière indépendante et collaborative.
- Racler, nettoyer et structurer le contenu des manuels de physique accessibles au public et des ressources scientifiques.
- Créez des scripts Python pour prétraiter et segmenter le contenu dans des formats d'invite pour les LLM.
- Concevoir et exécuter des pipelines de distillation pour convertir le contenu du manuel en explications concises, paires de questions et réponses et résumés de concepts.
- Tirez parti des modèles génératifs (par exemple, GPT-4O, Deepseek) pour le résumé, la génération de questions et la clarification conceptuelle.
- Évaluer et itérer sur les sorties du modèle pour la clarté, la factualité et l'exhaustivité.
Possibilité de position permanente après le stage.
Compensation équitable.
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TAL 44 - 80331 Munich, Allemagne
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