--- title: 'R&D Intern - Fairness in Deep Learning - Paris at Welcome to the Jungle' canonical: 'https://feeny.ai/job/r-d-intern-fairness-in-deep-learning-paris-welcome-to-the-jungle-9th-3k6yzvfahwaj' type: 'job' last_seen: '2026-10-29' --- # R&D Intern - Fairness in Deep Learning - Paris at Welcome to the Jungle - **Company:** Welcome to the Jungle - **Location:** 9th Arrondissement of Paris 75009 Paris, France - **Posted:** 2026-10-06 - **Last confirmed live:** 2026-10-29 - **Apply:** https://job-boards.greenhouse.io/artefactjobs/jobs/8870460002 ## Job description Contexte : Offre de stage de recherche de master d’une durée de 4 à 6 mois, débutant en hiver 2026-2027. Ce document liste les possibles directions pour le stage, qui seront ajustées au fil du stage. Le stage aura lieu au sein du centre de recherche d’Artefact à Paris. L’objectif est d'étudier les réseaux de neurones dans un cadre où l’on souhaite garantir l'indépendance des prédictions vis-à-vis d'une variable sensible continue (telle que l'âge, le revenu, la couleur de peau, etc.). Présentation d’Artefact : Artefact est une société internationale de services autour de la data, spécialisée dans le conseil en transformation data, dont la mission est de transformer la donnée  en délivrant des résultats tangibles sur l’ensemble de la chaîne de valeur des entreprises. L’approche unique d’Artefact, qui fait le pont entre la donnée et le business, permet à nos clients d’atteindre leurs objectifs business de façon dédiée et efficace. Nos 2500 employés allient leurs compétences pluridisciplinaires au profit  de l’innovation business des entreprises. Nos technologies de pointe en Intelligence Artificielle, nos méthodes agiles garantissent le succès des projets IA de nos clients, de la conception au déploiement, jusqu’à la formation et l’accompagnement au changement. Sujet : Les réseaux de neurones sont aujourd'hui au cœur de nombreuses applications industrielles. Leur capacité à extraire des représentations riches à partir des données en fait des outils de choix, mais elle les rend aussi susceptibles d'encoder et d'amplifier des biais présents dans les données d'apprentissage, renforçant ainsi des discriminations chez les populations traitées par ces modèles [1]. Cet enjeu est un domaine de recherche dénommé fairness, et est particulièrement dynamique, avec la réglementation des modèles d’IA qui évolue, comme par exemple avec l’AI Act de l’Union Européenne. Pour mesurer et mitiger les biais discriminatoires dans les modèles, la littérature s'est majoritairement concentrée sur des variables sensibles binaires ou catégorielles (genre, origine ethnique, etc.), pour lesquelles les groupes sont bien définis [2-5]. Cependant de nombreuses variables sensibles sont intrinsèquement continues : l'âge, le revenu, ou encore la couleur de peau. Discrétiser ces variables en groupes est une pratique courante mais problématique : le choix des seuils est arbitraire, de l'information est perdue, et un modèle peut sembler équitable pour un découpage donné tout en restant fortement biaisé pour un autre [6]. Contrôler la dépendance entre les sorties d'un modèle et une variable continue reste un problème ouvert, notamment pour les réseaux de neurones, où il faut à la fois mesurer cette dépendance et la pénaliser de façon différentiable au cours de l'apprentissage. Durant ce stage, le/la stagiaire explorera les méthodes de réduction des biais par rapport à une variable sensible continue pour des réseaux de neurones. Le travail commencera par l'implémentation des méthodes existantes (régularisations basées sur des mesures de dépendance telles que la corrélation maximale de Hirschfeld-Gebelein-Rényi ou “Generalized Disparate Impacte”, etc.), listées dans les références [7-8], et par la mise en place d'un protocole robuste pour les comparer, en tenant compte du compromis entre performance et fairness. Dans un second temps, le stage se concentrera sur la conception et l'expérimentation de nouvelles méthodes de réduction de biais adaptées aux variables continues. Pour cela, le/la stagiaire pourra s'appuyer sur des bibliothèques open source (PyTorch, scikit-learn), afin de rester dans un cadre de code reproductible et facile à adopter. Pré-requis Le profil recherché pour ce poste est le suivant : BAC+4/BAC+5 : Formation en mathématiques appliquées, statistiques ou machine learning au sein d’une université ou école d’ingénieur Stage de césure ou stage de fin d’études Date de début : Hiver 2026-2027 Durée : 4 à 6 mois Références - Risser, L., Sanz, A. G., Vincenot, Q., & Loubes, J. M. (2022). Tackling algorithmic bias in neural-network classifiers using wasserstein-2 regularization. Journal of Mathematical Imaging and Vision, 64(6), 672-689. - Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018, January). Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. In Conference on fairness, accountability and transparency (pp. 77-91). PMLR. - Cho, J., Zala, A., & Bansal, M. (2023, October). Dall-eval: Probing the reasoning skills and social biases of text-to-image generation models. In 2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) (pp. 3020-3031). IEEE. - Li, X., Chen, Z., Zhang, J. M., Sarro, F., Zhang, Y., & Liu, X. (2023). Dark-skin individuals are at more risk on the street: Unmasking fairness issues of autonomous driving systems. CoRR abs/2308.02935. - Thong, W., Joniak, P., & Xiang, A. (2023, October). Beyond skin tone: A multidimensional measure of apparent skin color. In 2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) (pp. 4880-4890). IEEE. - Shilova, V., Malherbe, E., Palma, G., Risser, L., & Loubes, J. M. (2025). Fairness-aware grouping for continuous sensitive variables: Application for debiasing face analysis with respect to skin tone. In ECAI 2025: 28th European Conference on Artificial Intelligence 25-30 October 2025, Bologna, Italy-Including 14th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2025) Proceedings (pp. 5344-5351). - Mary, J., Calauzenes, C., & El Karoui, N. (2019, May). Fairness-aware learning for continuous attributes and treatments. In International conference on machine learning(pp. 4382-4391). PMLR. - Giuliani, L., Misino, E., & Lombardi, M. (2023, July). Generalized disparate impact for configurable fairness solutions in ML. In International Conference on Machine Learning (pp. 11443-11458). PMLR. ## About Welcome to the Jungle ## Company Overview - **One-liner**: Artefact is a global data and AI consulting firm that helps organizations accelerate AI adoption and generate business impact through data engineering, digital marketing, and strategic transformation. - **Entity Type**: Private (stage not disclosed) - **Headquarters**: Paris, France - **Founded**: Not publicly available - **Founders**: Not publicly available (Executive Chairman is Vincent Luciani) ## Core Business - **Primary industries**: Data & AI Consulting, Digital Marketing, Technology Services - **Target customers**: B2B – enterprise and mid-market brands across sectors such as retail, finance, operations, and support functions - **Mission**: “We accelerate AI and Data adoption to positively impact people and organizations.” ## Products & Services Artefact’s three complementary offerings are delivered through multidisciplinary “Feature Teams”: - **Data Consulting**: End-to-end data strategy, governance, and analytics; building scalable data platforms and operating models. - **Digital Marketing**: Full-funnel performance marketing including SEO, PPC, programmatic, paid social, CRM, and affiliate marketing; certified in Google Marketing Platform, Microsoft Advertising, Amazon Ads, Meta, etc. - **AI & IT Technologies**: Design and deployment of AI/ML systems, agentic workflows, analytics/BI infrastructure, and secure, sovereign data environments. Additional specializations include AI for Customer Engagement, AI for Operations (R&D, supply chain, manufacturing), and AI for Support Functions (Finance, HR, Legal, ESG). ## Market Standing - **Valuation**: Not disclosed - **Key Metric**: 1,000+ employees worldwide across 17 countries (as of 2026); 350+ engineers (claimed largest software engineering team in Europe) - **Notable Investors/Partners**: 300+ international brands among 1,000+ clients; Amazon Ads Partner Network; partnerships with Google, Meta, Microsoft, etc. - **Growth Signals**: Opened offices in 17 countries including US (NY, LA), Latin America, Middle East, Asia, Africa; launched GreenFact, a dedicated CSR pillar for carbon reduction. ## Competitive Advantages - **Multidisciplinary model**: Data scientists, engineers, creative directors, and marketing strategists work together in “Feature Teams”, breaking traditional consulting silos. - **Scale of engineering talent**: 350+ software engineers and 700+ data analysts/scientists, enabling deep technical delivery. - **Ethical AI foundation**: 10 ethical principles collectively defined; strong focus on responsible data use and inclusivity. - **GreenFact initiative**: A low-carbon roadmap to reduce operational emissions and empower partners to transform sustainably. ## Strategic Focus - Deepening AI & agentic capabilities across enterprise value chains (customers, operations, support functions) - Expanding geographic footprint (recent openings in Los Angeles, Jakarta, Pune, etc.) - Strengthening ESG and responsible AI through the GreenFact program - Targeting 50% gender parity in workforce by 2030, with special initiatives like Women@Artefact ## Why Work Here - **Investment in growth**: Every employee gets a mentor/counsellor; 1,500+ training contents; 21 distinct expertise tracks; biannual People Reviews with clear promotion paths. - **Collaborative culture**: “One mail, one chat, or one coffee break away” – global chat rooms, impromptu coaching, and peer learning are the norm. - **Inclusion & diversity**: Active gender equality policies, LGBT+ inclusivity programs, and a Women@Artefact network with advisory board and think tank. - **Global mobility**: 33 offices across 5 continents, with opportunities to work across hubs. - **Work environment**: Hybrid/office policy varies by office; tailored local onboarding with global support; strong emphasis on wellbeing and work-life balance. ## Sources 1. [welcometothejungle.com](https://www.welcometothejungle.com/en/companies/artefact) – Artefact company overview on Welcome to the Jungle 2. [artefact.com](https://www.artefact.com/) – Official website with offers, offices, and mission 3. [artefact.com/careers/working-at-artefact](https://www.artefact.com/careers/working-at-artefact/) – Detailed career culture, training, diversity, and GreenFact 4. [artefact.com/careers/explore-our-jobs](https://www.artefact.com/careers/explore-our-jobs/) – Current job openings 5. [job-boards.greenhouse.io/artefactjobs](http://job-boards.greenhouse.io/artefactjobs) – Active job listings on Greenhouse ## Other roles at Welcome to the Jungle - [Intern - Assistant Strategic Planner - Artefact 3000 - Paris](https://feeny.ai/job/intern-assistant-strategic-planner-artefact-3000-paris-welcome-to-the-jungle-922bmp81wncg) — 9th Arrondissement of Paris 75009 Paris, France - [Technical Talent Acquisition Partner](https://feeny.ai/job/technical-talent-acquisition-partner-welcome-to-the-jungle-new-york-68j8pk2r7vsb) — New York, NY - [Sustainability Intern - Paris](https://feeny.ai/job/sustainability-intern-paris-welcome-to-the-jungle-9th-arrondissement-of-paris-2x7gh56b3bv2) — 9th Arrondissement of Paris 75009 Paris, France - [CDI - Senior Digital & Data Marketing Consultant – Paris](https://feeny.ai/job/cdi-senior-digital-data-marketing-consultant-paris-welcome-to-the-jungle-9th-x4n2dfamfwha) — 9th Arrondissement of Paris 75009 Paris, France - [Intern - Digital Art Director - Paris](https://feeny.ai/job/intern-digital-art-director-paris-welcome-to-the-jungle-9th-arrondissement-of-kxkmy6jtwbf2) — 9th Arrondissement of Paris 75009 Paris, France - [CDI - UX/AI Designer - Artefact 3000 - Paris](https://feeny.ai/job/cdi-ux-ai-designer-artefact-3000-paris-welcome-to-the-jungle-9th-arrondissement-kv5hhpnm64ra) — 9th Arrondissement of Paris 75009 Paris, France - [Sr. HR Business Partner](https://feeny.ai/job/sr-hr-business-partner-welcome-to-the-jungle-new-york-nmydjmpw24va) — New York, NY - [(Stage) Assistant PM Design d’Expérience Hackathons & Innovation - F/H](https://feeny.ai/job/stage-assistant-pm-design-d-experience-hackathons-innovation-f-h-welcome-to-the-y3gek3gmbb8n) — 9th Arrondissement of Paris 75009 Paris, France - [(Stage) Assistant Project Manager Hackathons & Innovation - F/H](https://feeny.ai/job/stage-assistant-project-manager-hackathons-innovation-f-h-welcome-to-the-jungle-r3ep8zmhwq8j) — 9th Arrondissement of Paris 75009 Paris, France - [Director, Sales Lead — Google (Gemini Enterprise)](https://feeny.ai/job/director-sales-lead-google-gemini-enterprise-welcome-to-the-jungle-new-york-8wrt9thb5557) — New York, NY