Stage 2026–2027 — INGÉNIEUR.E ASSISTANT.E AMOA / RECETTE & TEST - PROJET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (F/H) — Elancourt

Stage 2026–2027 — SII Île-de-France

Localisation : Elancourt.

Durée : 6 mois.

Début : Janvier 2027.

CONTEXTE

Au sein d’une équipe dédiée à l’Industrie 4.0, vous participerez à des projets ambitieux dans lesquels l’intelligence artificielle occupe une place croissante afin d’optimiser et de fiabiliser les processus existants. Vous aurez l’opportunité d’intervenir sur les phases de recette et de test de différentes solutions, tout en contribuant à la mise en place d’outils basés sur l’IA visant à faciliter, automatiser et améliorer les processus de test.

OBJECTIFS DE LA MISSION

• Rédiger les cahiers de recette et scénarios de test pour tester les différentes solutions déployées par l’Industrie 4.0
• Mise en place d’un Model-Based Testing (MBT)
• Participer à l’amélioration des phases de test via des nouveaux outils IA
• Organiser et réaliser les campagnes de tests fonctionnels, d’intégration et de non-régression.
• Identifier, qualifier et suivre les anomalies jusqu’à leur résolution.
• Assurer le reporting auprès des équipes projet et des parties prenantes.

PROFIL RECHERCHÉ

Vous préparez un diplôme d’ingénieur ou un Master 2, avec une spécialisation en génie industriel, informatique ou intelligence artificielle. Curieux(se) et passionné(e) par les nouvelles technologies, vous souhaitez mettre vos compétences au service de projets innovants liés à l’industrie 4.0, à l’intelligence artificielle et à la transformation numérique.

À L’ISSUE DU STAGE

Compétences techniques

• Appétence pour le test de solutions digitales
• Rigueur et sens du détail
• Capacité à prendre en main un outil de gestion des tickets et de reporting de résultats de tests
• Avoir une culture générale du domaine de l’intelligence artificielle (acteurs, tendances, grandes familles de modèles, limites et usages éthiques).
• Maîtrise du langage Python, notamment pour le développement et l’expérimentation d’algorithmes d’intelligence artificielle (optionnel)
• Capacité à identifier, comprendre et utiliser différents types d’IA (apprentissage supervisé, non supervisé, réseaux de neurones, modèles génératifs, etc.).
• Connaissance des principales bibliothèques et frameworks IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, etc.). La connaissance du langage R serait un plus. (optionnel)

Source

Book de stages SII 2026–2027 — page 29