Stage – ML Research Engineer, Transfert de Connaissances & Reconnaissance d'Écriture

Lieu : Rennes (100 % présentiel)

Durée : 6 mois minimum

Disponibilité : Dès que possible

À propos de Learn & Go

Kaligo est une application éducative qui aide les enfants à progresser en écriture, orthographe et grammaire grâce à des exercices ludiques et un suivi personnalisé. Elle est utilisée sur le marché français et dans plusieurs pays à l'international (Royaume-Uni, Émirats arabes unis, Allemagne, Suisse, Belgique, Luxembourg).

Learn & Go, l'entreprise derrière Kaligo, développe des solutions pédagogiques numériques innovantes pour rendre l'apprentissage plus efficace et motivant pour tous les élèves.

Nous recrutons un·e stagiaire ML Research Engineer pour rejoindre notre équipe technique et travailler en étroite collaboration avec notre expert interne en IA (niveau doctorat). Vous contribuerez à un projet de recherche appliquée à fort enjeu : étendre notre système de reconnaissance d'écriture manuscrite à de nouveaux curricula, sans recourir aux campagnes de collecte de données traditionnelles.

Ce stage est à la frontière entre la recherche et la production : des hypothèses scientifiques jusqu'au prototype intégré dans notre pipeline ML. 🚀

🎯 Votre mission

Le projet central du stage est la validation expérimentale d'une approche de transfert de connaissances entre curricula d'écriture. L'idée : les années de données accumulées sur les déviations graphomotrices des enfants pourraient suffire à entraîner un modèle de reconnaissance.

Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle recherche–prototype :

• l'analyse et la préparation du corpus existant (audit, alignement aux formes canoniques, extraction de statistiques de déviation),

• la conception et l'implémentation des stratégies de transfert : zero-shot, transfer learning, approche synthetic-first et meta-learning,

• le développement de pipelines d'expérimentation reproductibles, avec versioning, monitoring et documentation rigoureuse,

• l'évaluation comparative des stratégies sur des baselines de production

Vous travaillerez sur des données réelles issues de plusieurs années de campagnes terrain, couvrant de multiples langues, styles et curricula. Un corpus rare et de haute qualité scientifique.

🧠 Compétences techniques recherchées

• Solides bases en Python et maîtrise des frameworks ML (PyTorch ou équivalent),

• compréhension des grandes étapes d'un projet ML et expérience de l'entraînement et du fine-tuning de modèles,

• intérêt ou expérience en domain adaptation, meta-learning ou apprentissage génératif,

• sensibilité aux bonnes pratiques d'ingénierie : code propre, Git, reproductibilité, documentation,

• à l'aise en environnement Linux et avec des données structurées,

• un intérêt pour le traitement de l'écriture manuscrite ou la vision par ordinateur est un plus.

💡 Profil recherché

• Curiosité scientifique et goût pour la rigueur expérimentale,

• capacité à alterner entre exploration théorique et implémentation concrète,

• autonomie, organisation et sens de la priorisation,

• à l'aise pour documenter son travail et collaborer avec un expert senior,

• à l'aise en français et en anglais (lectures scientifiques en anglais, travail quotidien en français).

🎁 Ce que nous vous offrons

• Une immersion dans un projet de recherche appliquée à impact direct sur le produit,

• un accompagnement au quotidien par un expert IA interne (niveau doctorat) 🎓,

• une vision de bout en bout : hypothèse scientifique, expérimentation, prototype, intégration,

• un corpus de données rare et de haute qualité, difficile à trouver en dehors d'un contexte industriel,

• une équipe technique expérimentée et bienveillante. 🌟