Machine learning engineer h/f

Informations générales





Entité


Rejoignez une entreprise au cœur des activités du groupe Crédit Agricole, de ses évolutions et de sa transformation.

Holding et société cotée du Groupe, Crédit Agricole S.A assure la coordination, la cohérence et les synergies entre les entités pour porter les ambitions du Projet du Groupe.

Les missions confiées à nos collaborateurs offrent une vision transversale des enjeux économiques et stratégiques du Groupe.

En agissant chaque jour dans l'intérêt de la société, nous sommes un groupe engagé en faveur des diversités et de l'inclusion et plaçons l'humain au cœur de toutes nos transformations. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.




Référence






Date de parution


/02/2026




Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Inspection / Audit



Intitulé du poste

Machine Learning Engineer H/F



Type de contrat

CDD



Date prévue de prise de fonction

01/03/2026



Poste avec management

Non



Cadre / Non Cadre

Cadre



Missions


En tant que Machine Learning Engineer, votre rôle sera de développer et déployer des solutions de Data Science avancée

Vous rejoindrez la Direction Transformation Méthodes et Digital (TMD) rattachée à l'Inspection Générale Groupe :

Au sein de l'équipe Data Solutions, au cœur de la direction Transformations Méthodes et Digital (TMD) de l'Inspection Générale du Groupe Crédit Agricole, ce centre d'excellence composé d'experts Data/IA pilote et décline la stratégie Data et Ia de la Ligne Métier Audit Inspection (LMAI) qui réunit 1400 collaborateurs, répartis dans l'ensemble des entités et filiales en France et à l'International (Banque d'Investissement, Banque Privée, Gestion d'Actifs, Banque de Détail etc.)

Vous aurez pour missions principales de :

(Préciser de manière détaillée le contenu de la mission et si des déplacements sont à prévoir)

· Renforcer notre écosystème technologique (solutions, outils et plateformes Analytics, DataScience / IA et Gen AI) et industrialiser les cas d'usages développés

· Créer de nouveaux services et produits de Data Science permettant de renforcer le processus décisionnel de la LMAI, dans une parfaite maîtrise des risques associés, tout en assurant le suivi et l'amélioration continue des solutions déployées

· Collecter et exploiter des données structurées et non structurées, sur l'ensemble des macro-processus d'audit, par le biais de méthodes quantitatives (Machine / Deep Learning, Statistiques, etc.)

· Contribuer à l'enrichissement méthodologique (conception de formations, veille technologique etc.)



Zone géographique

Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine



Ville


Montrouge


Critères candidat



Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus



Formation / Spécialisation


Vous êtes issu(e) d'une formation académique de type BAC+5 (Ecole de commerce, Ingénieur et Université).

Une orientation/spécialisation DATA et IA est attendue pour la personne qui nous rejoindra.



Niveau d'expérience minimum

3 - 5 ans



Expérience


Vous justifiez d'une première expérience vous permettant d'aborder cette mission avec sérénité.

Idéalement dans un contexte de transformation et dans le secteur bancaire.



Compétences recherchées


Nous recherchons une personne faisant preuve d'un :

• Esprit analytique et critique

• Capacité d'adaptation importante

• Capacité de communication et vulgarisation

• Autonomie et Proactivité

• Sens du collectif




Outils informatiques


Vos Compétences Informatiques vous permettent d'envisager sereinement :


• Programmation avancée en Python avec a minima une maitrise de(s) :
o L'orienté objet et des fondamentaux de l'ingénierie logicielle
o Meilleures pratiques de développement et d'optimisation du code


• Modélisation IA avec un niveau avancé en :
o Mathématiques et plus spécifiquement en Probabilités / Statistiques
o Traitement d'images / Computer vision, NLP, Deep learning


• MLOps avec une très bonne connaissance des processus de :
o Automatisation des tests (unitaires, fonctionnels, d'intégration)
o Création et orchestration des pipelines de traitements et versionnement des artefacts
o Déploiement industriel (en production)
o Surveillance des modèles, Sécurité et conformité native, Documentation (code, processus)

Des compétences cloud (AWS et/ou GCP) seraient vivement appréciées