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Data scientist h/f

Montrouge
Credit Agricole
Data Scientist
De 80 000 € à 100 000 € par an
Publiée le 18 juin
Description de l'offre

Rejoignez l’équipe Transformation Digitale (TD) au cœur de la Direction Transformations, Méthodes et Digital (TMD) de l'Inspection Générale du Groupe Crédit Agricole. Cette équipe réunit des experts en DATA (Data Analytics, Data Science, etc.), notamment des Data Scientists, Data Engineers, Data Analysts et des chefs de projets IT.

Notre équipe pilote des projets innovants de transformation digitale spécifiquement centrés sur les métiers d'audit du Groupe Crédit Agricole, en France et à l'international. Grâce à des techniques d'audit augmenté de pointe, nous fournissons aux dirigeants et au Conseil d'Administration une vision indépendante et précise du fonctionnement du Groupe et de son contrôle interne.

La direction TMD est constamment à l'écoute des besoins métiers, permettant une adaptation continue et une transformation numérique agile des processus d'audit. En intégrant notre équipe, vous participerez activement à la modernisation des approches de contrôle et d'inspection du Crédit Agricole.


Descriptif de la mission:

Participez à la création des solutions transverses et innovantes type Retrieval Augmented Generation (RAG) pour la Ligne Métier Audit et Inspection (LMAI), en mettant l'accent sur la frugalité des modèles et la multimodalité dans un environnement sous contraintes.

Vous travaillerez sur les aspects suivants :

1. Conception et développement d'un système de recherche performant et économe en ressources.
2. Exploration du RAG multimodal frugal pour élargir les applications.
3. Étude de l’apport du fine-tuning de LLM pour des cas d’usage spécifiques.

Vous aurez pour missions principales :

1. Réaliser une veille, état de l’art, sur les problématiques abordées en particulier sur l'IA GEN et les pipelines multimodaux efficients.
2. Étude comparative des performances sur des données internes et externes (annotées si besoin).
3. Implémenter les solutions choisies en collaboration avec un senior Data Scientist.
4. Déployer les solutions proposées en POC et recueillir les retours des utilisateurs.
#J-18808-Ljbffr

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