Offre d'emploi ML Engineer / Développeur Python Senior – Développement assisté par IA (H/F)
Montrouge (92)
Craftman data
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Notre client, un grand groupe bancaire international et un acteur majeur des services financiers en Europe, a fait de l'intelligence artificielle un levier central de sa transformation. Plusieurs cas d'usage sont déjà en production auprès des collaborateurs, et l'enjeu porte désormais sur l'accélération et l'industrialisation des développements.
Au sein de la direction IT Innovation, l'équipe IA renforce ses capacités avec un profil technique senior. Tu interviendras sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions Data et IA : développement et mise en production de modèles de Machine Learning, exposition via des API et des microservices, mise en place de pratiques MLOps, tests et documentation.
Il s'agit d'un rôle de réalisation, pas de développement d'agents IA. L'IA générative est ici avant tout un outil de production : tu utiliseras Claude Code et GitHub Copilot de manière avancée sur tout le cycle de développement pour livrer plus vite, sans compromis sur la qualité.
Profil recherché
Tu es un ingénieur senior qui se situe à l'intersection de trois compétences :
le ML Engineering : une expérience réelle d'entraînement, d'industrialisation et de mise en production de modèles ;
le software engineering en Python : un code de qualité, testé et maintenable, en production ;
le développement assisté par IA : Claude Code et GitHub Copilot font déjà partie intégrante de ta façon de développer, au-delà d'un usage ponctuel.
Tu as au moins 5 ans d'expérience et tu es à l'aise pour travailler au contact des Data Scientists, des architectes solutions et des équipes métiers. Une expérience dans le secteur bancaire ou financier est un plus.
Compétences attendues
Au moins 5 ans d'expérience en développement Python en production
Expérience confirmée en ML Engineering : entraînement, industrialisation, déploiement et monitoring de modèles
Maîtrise avancée de Claude Code et de GitHub Copilot sur le cycle de développement (génération de code, refactoring, tests, revue, documentation)
Capacité à décomposer des problèmes complexes en instructions claires pour l'IA, puis à valider et optimiser le code généré
Développement d'API (FastAPI, Flask, REST) et architecture microservices
Pratiques MLOps : versioning des modèles, suivi des expérimentations, détection de dérive
Tests et qualité du code (pytest, couverture, revues de code)
CI/CD, Docker et environnement cloud
Bases de données SQL ; notions de NoSQL ou de bases vectorielles appréciées
Connaissance des LLM (RAG, prompt engineering) appréciée
Anglais courant, à l'écrit comme à l'oral
Esprit critique face au code généré par l'IA
Pragmatisme : bon équilibre entre vitesse de livraison et qualité
Rigueur dans la validation et l'optimisation du code
Autonomie et force de proposition
Capacité à décomposer des problèmes complexes
Bon relationnel et goût du travail en équipe
Curiosité et veille active sur l'IA et les outils de développement
Envie de partager ses bonnes pratiques avec l'équipe
Environnement de travail
Équipe : IT Innovation – IA, en mode agile
Interlocuteurs : Data Scientists, architectes solutions, équipes métiers et IT
Langages et frameworks : Python, FastAPI
ML et MLOps : scikit-learn, PyTorch, MLflow ou équivalent
Développement assisté par IA : Claude Code, GitHub Copilot
Industrialisation : Git, GitHub ou GitLab, CI/CD, Docker, Kubernetes
Cloud : AWS de préférence
Organisation : présence à 100 % sur site à Montrouge, sans télétravail
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