Rolex Stagiaire en optimisation des embeddings pour la recherche documentaire basée sur les LLM
- Département
- IT & Technology Systems
- Secteur
- Fine Watches & Horology
- Publié
- 15 sept. 2026
À propos de Rolex
Rolex est une référence de l’excellence horlogère suisse, reconnue pour sa précision, son design intemporel et son exigence artisanale sans compromis. En tant qu’employeur, la Maison offre une culture façonnée par la maîtrise, la discrétion et l’engagement à long terme, où ingénieurs, artisans, designers et spécialistes des fonctions support contribuent à des créations conçues pour traverser les générations. Son héritage genevois s’allie à une vision internationale, à des standards rigoureux et à un investissement significatif dans la formation, l’innovation et l’excellence responsable. Les collaborateurs rejoignent une institution qui valorise la profondeur technique, la discipline collaborative et l’attention méticuleuse aux détails, offrant l’opportunité d’évoluer au sein de l’une des marques de luxe les plus respectées au monde.
Rolex recrute un/une stagiaire à Genève pour optimiser les stratégies d'embedding pour les systèmes de récupération de documents basés sur les LLM ; rôle de recherche en IA.
Rôle et responsabilités
- Réaliser une revue de littérature complète sur les approches d'embedding sémantique et les architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation) appliquées à la recherche documentaire en entreprise
- Analyser les cas d'usage existants, les données disponibles et les stratégies d'indexation actuellement déployées
- Concevoir et mettre en œuvre un cadre d'évaluation comparative des solutions d'embedding
- Étudier l'adaptation et l'entraînement de modèles sur des corpus spécialisés afin d'améliorer la qualité de recherche
- Proposer un cadre d'évaluation coût-performance et analyser l'interprétabilité des représentations générées
Qualifications requises
- Actuellement inscrit/e en Master en Data Science, Robotique ou équivalent
- Maîtrise des outils usuels de science des données : Python, NumPy, Pandas, PyTorch ou TensorFlow
- Connaissances solides en apprentissage profond et en traitement automatique du langage naturel (NLP)
- Expérience avec les architectures de type Transformer et les modèles de langage
- Rigueur analytique démontrée et capacité d'autonomie en résolution de problèmes
Compétences
Expérience requise
Devrait posséder des connaissances fondamentales en apprentissage automatique, apprentissage profond et méthodologies en NLP ; l'expérience pratique avec les flux de travail en science des données basés sur Python et les frameworks d'apprentissage automatique est essentielle.
Formation
Actuellement en cours de Master ou ayant complété un Master en Data Science, Robotique ou domaine avancé équivalent.
Environnement de travail
Le poste est situé à Geneva, Geneva, Switzerland.
Culture d'entreprise
Rolex cultive une culture d’entreprise définie par la précision, l’excellence et un profond respect du savoir-faire. En tant qu’employeur, la maison offre un environnement rigoureux mais collaboratif, où la vision à long terme, l’amélioration continue et le souci du détail guident chaque aspect du travail.
À propos de Cerulean
Cerulean est le portail de recrutement de référence pour l'industrie mondiale du luxe. Nous mettons en relation des profils d'exception avec des opportunités uniques au sein des plus grandes maisons de mode, de haute horlogerie, de joaillerie, de cosmétiques de prestige, d'hôtellerie et de vente de détail. Cerulean rassemble et structure l'emploi du luxe pour vous guider vers la carrière à laquelle vous aspirez.
Foire aux questions (FAQ)
L'industrie du luxe se caractérise par une nomenclature riche et nuancée. Les maisons prestigieuses emploient fréquemment leur propre terminologie et, même au sein d'une seule et même entreprise comme Rolex, les intitulés peuvent varier selon les pays pour s'adapter aux usages locaux. Pour garantir une clarté totale, Cerulean attribue un titre de référence standardisé et cohérent avec les usages du secteur à chaque annonce. Il convient toutefois de noter que ce rôle est fonctionnellement synonyme de «Machine Learning Research Intern», «AI Research Intern, Language Models», «Data Science Intern, NLP Systems», «LLM Research Associate», entre autres variantes. Notre architecture de recherche avancée anticipe ces synonymes, garantissant ainsi que vos requêtes utilisant des termes similaires vous mèneront directement aux offres correspondantes.