Le poste AI Engineer H/F
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Dans le cadre d'une régie longue durée, nous sommes à la recherche pour un acteur bancaire d'un IA Engineer H/F
En tant que AI Engineer (expertise avancée en IA traditionnelle et Gen IA), vous accompagnerez nos équipes IT dans la conception, le développement et l’intégration de nos cas d’usages IA en production.
Vous serez responsable de la mise à l'échelle des modèles développés, en garantissant leur performance, leur sécurité et leur monitoring dans l’environnement de production.
Responsabilités :
· Analyse en profondeur des besoins métier pour concevoir des solutions d'IA sur mesure, performantes, évolutives et économiquement viables.
· Interagir avec les équipes IT et Opérations pour l'intégration et la maintenance des modèles.
· Instauration d’une culture de partage de connaissances en IA au sein de l'IT, en organisant des ateliers, des formations et des sessions de mentorat pour faire monter en compétence les équipes.
· Évaluation régulièrement les solutions d'IA déployées pour en mesurer l'impact, proposer des améliorations continues et assurer une gestion rigoureuse des coûts associés.
· Support technique et recommandations stratégiques aux équipes projets, tout en veillant à l'optimisation des coûts et à l'efficience des ressources déployées.
· Garantir la conformité aux standards de sécurité et aux bonnes pratiques de développement.
Profil recherché
Compétences techniques requises :
· Expertise approfondie en apprentissage automatique & profond (Machine Learning, Deep Learning...), en traitement du langage naturel (NLP, LLM, Transformers, …), et sur les domaines/technologies pertinents de la Gen IA (RAG, Agent IA, parseur des documents, évaluation et monitoring, etc…)
· Maîtrise des langages de programmation (e.g. Python...) et des frameworks d'IA (TensorFlow, PyTorch...) et de GenIA (LangChain, LangGraph…)
· Outils de gestion de données et de modélisation (SQL, NoSQL, Hadoop, Spark, etc.), ainsi que la capacité à développer et à déployer des solutions d'IA dans des environnements de production à grande échelle.
· Pratiques pour le déploiement comme le MLOPS/GenIA OPS, pour la surveillance et la maintenance des systèmes d'IA en production, garantissant ainsi une transition fluide et efficace du développement à la production.
· Principes de l'ingénierie logicielle, y compris le développement agile, l'intégration continue et le déploiement continu (CI/CD).
· Environnements cloud (IBM en particulier)
Autres compétences :
Connaissance du Métier d’Asset Management
Capacité à travailler en équipe multidisciplinaire et à communiquer efficacement avec les parties prenantes non techniques.
Aptitude à communiquer des concepts techniques complexes de manière claire et pédagogique, facilitant ainsi le transfert de connaissances.
Esprit d'analyse et de synthèse, capacité à résoudre des problèmes complexes.
Curiosité intellectuelle, autonomie et proactivité.
Environnement de travail
Compétences techniques requises :
· Expertise approfondie en apprentissage automatique & profond (Machine Learning, Deep Learning...), en traitement du langage naturel (NLP, LLM, Transformers, …), et sur les domaines/technologies pertinents de la Gen IA (RAG, Agent IA, parseur des documents, évaluation et monitoring, etc…)
· Maîtrise des langages de programmation (e.g. Python...) et des frameworks d'IA (TensorFlow, PyTorch...) et de GenIA (LangChain, LangGraph…)
· Outils de gestion de données et de modélisation (SQL, NoSQL, Hadoop, Spark, etc.), ainsi que la capacité à développer et à déployer des solutions d'IA dans des environnements de production à grande échelle.
· Pratiques pour le déploiement comme le MLOPS/GenIA OPS, pour la surveillance et la maintenance des systèmes d'IA en production, garantissant ainsi une transition fluide et efficace du développement à la production.
· Principes de l'ingénierie logicielle, y compris le développement agile, l'intégration continue et le déploiement continu (CI/CD).
· Environnements cloud (IBM en particulier)
Autres compétences :
Connaissance du Métier d’Asset Management
Capacité à travailler en équipe multidisciplinaire et à communiquer efficacement avec les parties prenantes non techniques.
Aptitude à communiquer des concepts techniques complexes de manière claire et pédagogique, facilitant ainsi le transfert de connaissances.
Esprit d'analyse et de synthèse, capacité à résoudre des problèmes complexes.
Curiosité intellectuelle, autonomie et proactivité.
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