Ingénieur ia senior h/f

Le poste de Ingénieur IA Senior H/F

Vos missions au sein de léquipe seront les suivantes :
Leadership technique et stratégique : Définir les orientations techniques et superviser la réalisation de proofs of concept et de prototypes complexes, assurant leur alignement avec la stratégie produit globale.
Architecture dOrchestration LLM : Concevoir, mettre en oeuvre et optimiser des architectures dorchestration de LLM robustes et scalables, incluant la gestion de workflows complexes et dagents autonomes.
Gouvernance RAG avancée : Définir et implémenter la stratégie globale pour les systèmes de Retrieval-Augmented Generation (RAG), y compris le choix des bases de données vectorielles (VDB), les stratégies dindexation et loptimisation des performances en production.
Expertise en Prompt Engineering & Stratégie : Établir et diffuser les meilleures pratiques de Prompt Engineering à léchelle de léquipe, et développer des stratégies dinteraction modèle avancées pour garantir la fiabilité, la précision et la sécurité des systèmes dIA.
Déploiement et opérationnalisation (MLOps) : Encadrer techniquement le développement et le déploiement dAPI dIA critiques sur le cloud privé ou Google Cloud Platform (GCP), en mettant laccent sur la modularité, la performance, la sécurité et la scalabilité en conformité avec les standards du groupe.
Propriété de lArchitecture IA : Être garant de larchitecture IA hybride (on-prem et GCP) et portable, et en assurer la maintenance et lévolution pour toutes les phases du MLOps (développement, inférence, monitoring, gouvernance de données).
Veille technologique stratégique : Mener une veille active et évaluer limpact stratégique des nouveaux modèles, outils et techniques de lécosystème IA pour recommander des intégrations pertinentes.
Mentor et collaboration Inter-équipes : Piloter la collaboration avec les autres équipes, servir de mentor technique pour les ingénieurs plus juniors et assurer le transfert de connaissances.


Le profil recherché

Vous disposez dau moins deux ans dexpérience sur la mise en production et lorchestration des modèles génératifs et au moins cinq ans dexpérience dans lingénierie logicielle ou lingénierie machine learning.
Vous êtes titulaire dun diplôme bac+5 en informatique, mathématiques appliquées ou domaine connexe.

Compétences techniques :
Expertise en architecture de systèmes dIA : Capacité à concevoir des solutions de bout en bout, hautement disponibles et résilientes.
Expertise en Python : Maîtrise avancée pour le développement applicatif, incluant la capacité dauditer, doptimiser et de garantir la qualité du code (tests unitaires, intégration).
Expertise des frameworks GenAI : Expérience approfondie et capacité à faire évoluer les architectures basées sur des frameworks comme LangChain ou équivalents.
Connaissance experte des LLM : bonne compréhension approfondie non seulement du fonctionnement des modèles de langage.
Développement dAPI sécurisées : Solide expérience en architecture de microservices et en création dAPI hautement performantes et sécurisées.
Expertise en Bases de Données Vectorielles (VDB) : Maîtrise des VDB (ex: pgvector) et des stratégies dindexation, de recherche et de mise à jour pour des cas dusage sémantiques complexes.
Expertise MLOps complète : Expérience en mise en place de pipelines CI/CD, de systèmes de monitoring de modèles et de gestion de la traçabilité (lineage) en production.
Expertise en Cloud Architecture GCP : maîtrise de Google Cloud Platform et de ses services critiques (GKE, Vertex AI), un plus.
Workflow Management : Connaissance et expérience pratique avec des outils de gestion de workflows complexes (ex: Temporal).
Sensibilité aux contraintes réglementaires : Capacité à appréhender et intégrer les contraintes réglementaires et éthiques liées au développement de produits dIA dans les secteurs bancaire et assurantiel.

Qualités personnelles :
Vision stratégique,
Leadership et mentorat,
Esprit critique et prise de décision,
Résolution de problèmes complexes,
Curiosité intellectuelle et autonomie,
Communication et influence,
Travail en équipe et collaboration transverse,
Adaptabilité et gestion de projet.


Lentreprise

Le Crédit Mutuel Arkéa est un groupe bancaire coopératif, territorial et collaboratif de 10 500 collaborateurs.
Depuis toujours, le Crédit Mutuel Arkéa innove pour répondre aux défis croissants dun secteur bancaire en pleine mutation. Cest un modèle original aux performances reconnues.
Cest aujourdhui un groupe puissant et diversifié, avec une trentaine dentités et une centaine de métiers différents, principalement dans des fonctions commerciales, mais aussi dans lIT, les risques, la comptabilité, le contrôle/audit, le marketing, le digital ou encore la finance... Toute une palette de métiers, de compétences, de savoir-être pour lesquels le Crédit Mutuel Arkéa accompagne ses collaborateurs pour les faire évoluer et révéler de nouveaux talents


Le Groupe Crédit Mutuel Arkéa sengage en faveur de linclusion, afin de garantir un cadre de travail respectueux de la diversité de chacun. Nous formons et sensibilisons lensemble des acteurs de lentreprise par le biais dune stratégie inclusion groupe dédiée et nous nous appuyons sur une communauté de salariés engagés, les ambassadeurs inclusion, pour faire vivre et rayonner cette dynamique au sein du groupe.

Découvrez l’entreprise CREDIT MUTUEL ARKEA


Vous disposez dau moins deux ans dexpérience sur la mise en production et lorchestration des modèles génératifs et au moins cinq ans dexpérience dans lingénierie logicielle ou lingénierie machine learning.

Vous êtes titulaire dun diplôme bac+5 en informatique, mathématiques appliquées ou domaine connexe.



Compétences techniques :

Expertise en architecture de systèmes dIA : Capacité à concevoir des solutions de bout en bout, hautement disponibles et résilientes.

Expertise en Python : Maîtrise avancée pour le développement applicatif, incluant la capacité dauditer, doptimiser et de garantir la qualité du code (tests unitaires, intégration).

Expertise des frameworks GenAI : Expérience approfondie et capacité à faire évoluer les architectures basées sur des frameworks comme LangChain ou équivalents.

Connaissance experte des LLM : bonne compréhension approfondie non seulement du fonctionnement des modèles de langage.

Développement dAPI sécurisées : Solide expérience en architecture de microservices et en création dAPI hautement performantes et sécurisées.

Expertise en Bases de Données Vectorielles (VDB) : Maîtrise des VDB (ex: pgvector) et des stratégies dindexation, de recherche et de mise à jour pour des cas dusage sémantiques complexes.

Expertise MLOps complète : Expérience en mise en place de pipelines CI/CD, de systèmes de monitoring de modèles et de gestion de la traçabilité (lineage) en production.

Expertise en Cloud Architecture GCP : maîtrise de Google Cloud Platform et de ses services critiques (GKE, Vertex AI), un plus.

Workflow Management : Connaissance et expérience pratique avec des outils de gestion de workflows complexes (ex: Temporal).

Sensibilité aux contraintes réglementaires : Capacité à appréhender et intégrer les contraintes réglementaires et éthiques liées au développement de produits dIA dans les secteurs bancaire et assurantiel.



Qualités personnelles :

Vision stratégique,

Leadership et mentorat,

Esprit critique et prise de décision,

Résolution de problèmes complexes,

Curiosité intellectuelle et autonomie,

Communication et influence,

Travail en équipe et collaboration transverse,

Adaptabilité et gestion de projet.