Job Vacancy AI Engineer / MLOps – Secteur bancaire
Ile-de-France
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Job position AI Engineer / MLOps – Secteur bancaire
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Contexte de la mission
Nous recherchons pour l’un de nos clients, acteur majeur du secteur bancaire, un AI Engineer expérimenté pour intervenir sur des projets d’intelligence artificielle à forts enjeux techniques et métiers.
La mission s’inscrit dans un environnement IT exigeant, structuré autour de projets IA nécessitant la conception, l’industrialisation, le déploiement et l’exploitation de solutions robustes, scalables et sécurisées.
Le consultant interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des produits IA, depuis les phases de cadrage et de preuve de concept jusqu’à la mise en production et au maintien en conditions opérationnelles.
Missions principales
En tant qu’AI Engineer / MLOps, vous serez en charge de concevoir, industrialiser et opérer des solutions d’IA fiables, performantes et responsables.
Vos principales responsabilités seront les suivantes :
Architecture et industrialisation IA / MLOps
Concevoir les architectures techniques des produits IA en collaboration avec les Data Scientists et les équipes IT.
Identifier les technologies, design patterns et architectures adaptés aux besoins : services temps réel, traitements batch, architectures cloud, solutions distribuées.
Participer à la validation des choix d’architecture technique.
Mettre en œuvre, maintenir et améliorer les pipelines CI/CD pour automatiser la livraison des modèles, du code et de l’infrastructure.
Industrialiser les modèles IA afin de garantir leur passage à l’échelle, leur supervision et leur maintien en production.
Déploiement et exploitation
Contribuer au déploiement des applications IA en production.
Gérer les infrastructures de déploiement, notamment autour de Kubernetes et de services cloud managés.
Optimiser l’usage des ressources techniques, notamment dans des environnements nécessitant des capacités de calcul importantes.
Participer au maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées.
Produire et maintenir la documentation technique associée.
Sécurité et robustesse des solutions IA
Intégrer les principes de sécurité “by design” dans les applications IA.
Contribuer à la protection des modèles et des données contre les risques spécifiques aux environnements IA.
Prendre en compte les enjeux de sécurité liés aux modèles, aux pipelines et aux données manipulées.
IA générative et LLM
Participer au déploiement d’applications basées sur des LLM.
Intervenir sur des architectures de type RAG.
Industrialiser le cycle de vie des composants GenAI : prompts, bases vectorielles, fine-tuning, monitoring.
Contribuer à l’identification et à la gestion des risques associés aux usages IA générative.
Candidate profile
Profil recherché
Vous êtes issu(e) d’une formation supérieure en informatique, intelligence artificielle, data science ou ingénierie logicielle.
Vous disposez d’une expérience confirmée, idéalement entre 3 et 7 ans, sur des sujets mêlant IA, développement logiciel, cloud, DevOps et MLOps.
Vous êtes capable d’évoluer dans un environnement exigeant, au contact d’équipes techniques variées : Data Scientists, équipes d’exploitation, architecture, production IT et métiers.
Compétences techniques attendues
Compétences indispensables :
Excellente maîtrise de Python.
Très bonne connaissance des pratiques MLOps et DevOps.
Solide maîtrise des pipelines CI/CD, notamment avec GitLab CI/CD.
Expérience sur les environnements de conteneurisation et d’orchestration, notamment Docker et Kubernetes.
Bonne connaissance des environnements cloud, en particulier GCP / Vertex AI.
Maîtrise ou bonne pratique des outils suivants :
GitLab, Git, Docker, Kubernetes, Vault, JFrog, Grafana, Redis, PostgreSQL.Connaissance des problématiques liées à l’industrialisation de modèles IA.
Bonne compréhension des environnements machine learning, IA générative et de l’écosystème LLM.
Compétences appréciées :
Expérience sur des architectures RAG.
Connaissance des bases vectorielles.
Expérience en fine-tuning ou gestion du cycle de vie de modèles LLM.
Sensibilité aux enjeux de sécurité IA, protection des données et robustesse des modèles.
Expérience dans un contexte bancaire, financier ou fortement réglementé.
Livrables attendus
Le consultant pourra être amené à produire ou contribuer aux livrables suivants :
Programmes documentés.
Dossiers d’architecture technique.
Prototypes.
Dossiers de conception de recette.
Fiches d’assistance.
Fiches incidents.
Documentation liée au déploiement et au maintien en conditions opérationnelles.
Working environment
Nous recherchons un AI Engineer / MLOps expérimenté pour intervenir auprès d’un acteur majeur du secteur bancaire sur des projets d’intelligence artificielle à forts enjeux d’industrialisation.
La mission consiste à concevoir, déployer et opérer des solutions IA robustes, scalables et sécurisées, depuis la preuve de concept jusqu’à la mise en production. Vous interviendrez notamment sur des sujets MLOps, CI/CD, Kubernetes, cloud GCP / Vertex AI, Python, IA générative, LLM et architectures RAG.
Une expérience confirmée en environnement IA, DevOps/MLOps et cloud est attendue, idéalement dans un contexte bancaire ou fortement réglementé.
Soft skills attendues
Rigueur et sens de la qualité.
Capacité à travailler dans un environnement structuré et exigeant.
Bon relationnel avec les équipes IT, data, architecture, production et métiers.
Autonomie dans la prise en charge de sujets techniques complexes.
Capacité à documenter clairement ses travaux.
Sensibilité aux enjeux de sécurité, scalabilité et exploitabilité des solutions IA.
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