Description du poste
Au sein de la Direction de la Transformation Technologique Data & IA (TEC), la Direction Data & IA Groupe a pour ambition de maximiser la contribution de la Data et de lIntelligence Artificielle au fonctionnement du Crédit Agricole. Elle sappuie pour cela sur la fonction de Chief Data Officer Groupe et le DataLab Groupe pôle de référence en conception interne de solutions Data & IA innovantes et industrielles en partenariat avec les entités du Groupe.
Le DataLab Groupe dispose de toutes les compétences Data coopérant au sein déquipes pluridisciplinaires selon une méthode interne dinspiration Agile :
· Data & AI Engineering visant à préparer les données, définir les architectures, infrastructures et « packager » les solutions qui y seront déployées pour intégration dans le SI,
· Data Science pour concevoir des algorithmes dIntelligence Artificielle basés sur lopen source exploitant des données structurées (tabulaires) et des données non structurée (texte, image, voix, vidéos) afin de répondre aux besoins exprimés par les métiers des entités du Groupe,
· DevOps afin de mettre en production ces solutions dans le contexte du groupe et servir les utilisateurs (solution on premise et cloud),
· Gestion de projets qui avec lensemble des partenaires et équipes techniques du DataLab Groupe, permet d'identifier et étudier les opportunités, cadrer les projets et en coordonner la réalisation.
Rattaché hiérarchiquement au Responsable Technique du service technologies Data&IA, vos missions (non exhaustives) seront :
· En lien avec les Chefs de Projet, accompagner les métiers dans lexpression de leurs besoins, la construction et la compréhension des approches pour les traiter,
· Collaborer étroitement avec les équipes Data Science pour développer des approches de Machine/Deep learning/IA Générative et de traitement de données pour résoudre les problèmes complexes en Intelligence Artificielle et en analyse de données,
· Optimiser les performances et la scalabilité des systèmes IA existants sur les infrastructures cloud ou on-premise,
· Accompagner les Data Scientists dautres entités du Groupe dans lamélioration continue et avancée des solutions « in-house » en IA,
· Collaborer avec nos Data Engineers et lIT de nos partenaires pour le développement industriel et la mise en production de nos solutions,
· Faire de la veille scientifique en Intelligence Artificielle et identifier les approches et outils à forte valeur ajoutée pour les métiers,
· Communiquer les résultats des travaux auprès des experts métiers et IT.
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