Sommaire
- Pourquoi faire un stage en ingénierie IA ?
- Les secteurs qui recrutent des stagiaires ingénieurs IA
- Compétences requises pour un stage ingénieur IA
- Où trouver un stage ingénieur IA ?
- Plan d’action pour décrocher et réussir son stage
- Timeline de préparation recommandée
- FAQ rapide
- Checklist de candidature
Pourquoi faire un stage en ingénierie IA ?
Le stage ingénieur IA permet d’appliquer vos connaissances à des projets concrets : cadrage métier, préparation des données, entraînement/évaluation de modèles, industrialisation et suivi en production. C’est aussi l’occasion de se spécialiser :
- Machine Learning
- Deep Learning
- NLP (traitement du langage)
- Vision par ordinateur
- Systèmes experts & robotique
En entreprise, un(e) stagiaire IA contribue souvent à la conception, l’entraînement et l’optimisation de modèles (classification, régression, détection, génération, recommandations, etc.). Pour approfondir deep learning et machine learning, un bon départ est proposé ici.
Les secteurs qui recrutent des stagiaires ingénieurs IA
En 2025, plusieurs écosystèmes restent très dynamiques :
- Technologie & logiciels : start-ups IA, éditeurs SaaS, cloud providers
- Finance & fintech : détection de fraude, scoring crédit, trading algorithmique, KYC
- Santé & biotechnologies : imagerie médicale, diagnostics assistés, bio-informatique
- Industrie 4.0 : maintenance prédictive, robotique intelligente, jumeaux numériques
- Marketing & publicité : recommandations, personnalisation, segmentation client
Astuce : cartographiez 20–40 entreprises par secteur (taille, techno, stack), puis personnalisez vos candidatures.
Compétences requises pour un stage ingénieur IA
Compétences techniques incontournables :
- Langages : Python (majoritaire), R ou C++
- Frameworks : PyTorch, TensorFlow, Keras
- Bases ML/DL : métriques, régularisation, optimisation, surapprentissage
- Data engineering : SQL, NoSQL, pipelines (Pandas, Polars), API
- Cloud & MLOps (atouts majeurs) : AWS/Azure/GCP, Docker, CI/CD, suivi d’expériences, déploiement (FastAPI, TorchServe, Vertex AI, SageMaker, Azure ML)
Soft skills : rédaction claire, esprit produit, collaboration avec data/ingénierie/métier, gestion du temps.
Où trouver un stage ingénieur IA ?
- ScreeningPass : plateforme privée de mise en relation entre étudiants de grandes écoles et entreprises tech qui recrutent en IA.
- LinkedIn Jobs : filtrez par Intitulé (ML/AI/Computer Vision/NLP), localisation, type (stage/off-cycle), seniority.
- Welcome to the Jungle : excellent pour les start-ups & scale-ups.
- Carrières des écoles d’ingénieurs : Centrale Lille, Polytechnique, INSA, etc.
- Forums, meetups & hackathons IA : souvent utilisés comme canaux de recrutement.
Requêtes efficaces :
“stage ingénieur IA Paris”,“machine learning internship France 2025”,“NLP internship remote”,“computer vision stage alternance”.
Plan d’action pour décrocher et réussir son stage
1) Construire un portfolio IA visible
- GitHub propre : README clairs, notebooks reproductibles, licence, badges.
-
Projets orientés business (au moins 3–4) :
-
Vision : détection d’anomalies (industrie), classification imagerie médicale (dataset public).
- NLP : fine-tuning LLM pour classification d’emails/support, RAG documentaire.
- Recommandation : moteur simple (implicit/LightFM) avec évaluation offline.
- Time series : prévision de demande, maintenance prédictive.
- Démos rapides : Space Hugging Face / Gradio / Streamlit pour montrer le résultat.
2) Optimiser CV & LinkedIn pour les ATS
- 1 page, claire, mots-clés de l’offre (frameworks, outils, cloud, métriques).
-
Lignes d’impact chiffrées :
-
“Optimisation d’un classifieur : +7,8 pts F1 macro (validation croisée)”
- “Pipeline MLOps (Docker + CI/CD) : déploiement en 10 min”
- LinkedIn : headline ciblée (“ML Engineer Intern | NLP | PyTorch | GCP”), About concis, expériences cohérentes avec le CV.
3) S’entraîner aux tests & entretiens
- Algo/Maths appli (probas, stats, gradients, biais/variance).
- Techniques : surapprentissage, régularisation, choix de métriques, traitement déséquilibre, explainability (SHAP).
- Systèmes : vector DB, latence, coût, sécurité des données.
- Préparez des stories STAR (Situation, Tâche, Action, Résultat) pour vos projets.
4) Développer un minimum MLOps
- Dockeriser un modèle, exposer une API (FastAPI).
- Stocker features/poids proprement, versions de données, suivi d’expériences (MLflow/W\&B).
- Script évaluation reproductible (seed, split, métadonnées).
5) Veille & crédibilité technique
- Suivez 2–3 newsletters et 1–2 conférences (NeurIPS/ICLR/ICML/ACL/CVPR).
- Réimplémentez un paper (ablation, baseline +1) ou fine-tune un modèle open-source.
- Participez à Kaggle/DrivenData : 1–2 compétitions suffisent à alimenter votre portfolio.
Timeline de préparation recommandée
- J–30 à J–21 : sélection secteurs/entreprises, audit compétences, roadmap portfolio
- J–20 à J–14 : 2 projets finis/visibles + 1 démo, CV/LinkedIn ATS-ready
- J–13 à J–7 : candidatures ciblées (20–40), messages alumni/recruteurs, hackathon
- J–6 à J–2 : révisions techniques, mock interviews, préparation questions fin d’entretien
- J–1 : relecture, tests des démos, préparation logistique
- Jour J : pitch 60s, exemples chiffrés, démonstration claire de vos choix techniques
FAQ rapide
Faut-il absolument connaître PyTorch et TensorFlow ? Un des deux suffit pour débuter. PyTorch est très répandu en R\&D ; TensorFlow/Keras courant en prod. Concentrez-vous sur un écosystème mais soyez capable de lire l’autre.
MLOps obligatoire pour un stage ? Pas toujours, mais Docker + API + suivi d’expériences vous démarquent immédiatement.
Remote vs. présentiel ? Les stages IA existent dans les deux formats. Hybrid/remote reste fréquent ; vérifiez les contraintes légales (pays, convention, durée).
Comment prouver un niveau “industry-ready” ? Un repo reproductible, des métriques lisibles, un README didactique, et si possible une démo en ligne. Mentionnez coût/latence/fiabilité dans vos choix.
Checklist de candidature
- [ ] Portfolio GitHub : 3–4 projets utiles au métier visé (+ démo)
- [ ] CV 1 page avec mots-clés (frameworks, cloud, MLOps) & résultats chiffrés
- [ ] LinkedIn cohérent (headline, About, recommandations)
- [ ] Candidatures ciblées (ScreeningPass, LinkedIn Jobs, WTTJ, sites écoles)
- [ ] Préparation entretiens (maths/ML/DL + stories STAR + systèmes)
- [ ] Veille régulière (papers, newsletters, confs) + 1 paper reprod ou fine-tune
