Job position Développeur Python IA
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Vous serez en charge du développement, de l'intégration et de l'optimisation des modèles d'intelligence artificielle pour les différents use cases métiers.
Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les Data Scientists, les architectes solutions, les équipes métier et IT des autres filiales de la banque. Vous aurez un rôle clé dans l'industrialisation et le déploiement des solutions IA en production.
Expert en vibe coding, vous maîtrisez parfaitement les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en maintenant des standards de qualité élevés. Vous êtes capable de décomposer des problèmes complexes en instructions claires pour l'IA et de valider/optimiser le code généré.
La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.
Candidate profile
5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML
Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT)
Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain
Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents)
Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI)
Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA
Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données)
Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs)
Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST)
Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes)
Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage)
Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub)
Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP
Working environment
Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists
Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers
Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices)
Utilisation experte du vibe coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité
Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring)
Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais)
Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables)
Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité)
Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA
Partage des best practices de vibe coding avec l'équipe
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