UNIVERSITE PARIS-SACLAY
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Postuler chez UNIVERSITE PARIS-SACLAYPostée il y a 2h · CDD
Description du poste
Poste
Dans le cadre du Projet Pre PsyRisk-AI, visant à évaluer l'effet du sycophantisme des LLMs (Large Language Models) sur les patients présentant une pathologie psychiatrique ou à risque d'en développer une, le Data Scientist aura pour mission de mettre en œuvre les outils techniques permettant d'une part aux participants de l'étude d'interagir avec des LLMs open source déployés localement, et d'autre part de traiter des données d'utilisation de ces LLMs pour ensuite les corréler aux données cliniques disponibles pour ces participants.
Date de prise de poste souhaitée 01/09/2026 - CDD de 2 ans
1. MISSIONS
- Déploiement d'un environnement d'étude permettant l'emploi de LLMs locaux par les participants à l'étude.
- Traitement des données d'utilisation des LLMs et analyse inférentielle de ces interactions avec le devenir clinique des participants.
- Coordination technique.
2. ACTIVITÉS
Déploiement d'un environnement d'étude permettant l'emploi de LLMs locaux par les participants à l'étude
- Revue de littérature scientifique et technique pour recommander un ou des modèles adaptés à l'étude.
- Analyses préalables d'interactions standardisées avec les quelques LLMs retenus pour définir une grille d'évaluation de l'intensité du sycophantisme.
- Étudier l'impact des différents paramètres du LLM sur le sycophantisme (taille du modèle, température, taille du contexte, top_k, top_p, etc.) selon les critères préalablement identifiés.
- Déploiement d'un environnement standard pour permettre aux participants à l'étude d'interagir avec le ou les LLMs retenus.
Traitement des données d'utilisation des LLMs et analyse inférentielle de ces interactions avec le devenir clinique des participants
- Participation à la définition des méthodes d'analyse des différentes études.
- Mise en œuvre de l'analyse des échanges entre les participants et les LLMs permettant d'évaluer l'intensité du sycophantisme.
- Analyse descriptive des interactions entre participants et LLMs et
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