L’environnement

Intégrez l’AI / GenAI Factory, une entité stratégique du Data & IA Office d’AXA France, dédiée à l’implémentation et à l’industrialisation de projets d’intelligence artificielle au cœur des activités de l’entreprise.

Notre mission : accompagner les projets IA de bout en bout, de l’idéation à la mise en production, jusqu’au monitoring des cas d’usage — en garantissant des solutions fiables, innovantes et alignées avec les standards du marché.

Vous serez intégré(e) à l’équipe Delivery 'AI Cross-Sell', qui intervient sur des sujets à fort impact marketing et business.

Votre rôle

En tant que Senior Machine Learning Engineer, vous jouerez un rôle clé dans :

• L’industrialisation des produits IA et la mise en œuvre des pratiques MLOps / LLMOps ;
• La gouvernance IA et la définition d’un socle technologique robuste pour soutenir l’innovation ;
• Le delivery de projets à forte valeur ajoutée pour les différentes business units d’AXA France

Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists et Machine Learning Engineers, avec pour objectif commun de livrer des IA de haute qualité.Vos missions

• Accompagner les squads dans le cadrage des projets et l’adoption des bonnes pratiques d’architecture logicielle ;
• Contribuer à la mise en production automatisée des modèles ML, en assurant leur performance et leur maintien opérationnel ;
• Définir et promouvoir les standards MLOps / LLMOps, en conformité avec les exigences de sécurité et d’architecture d’AXA ;
• Participer activement aux Communautés de Pratiques (CoP) et valoriser les travaux de l’équipe à travers des articles, conférences ou meetups.

Nous sommes persuadés que pour bien prendre soin de nos clients, nous devons commencer par bien prendre soin de nos collaborateurs ! Les avantages que nous proposons à nos salariés sont nombreux.Nous choisir, c’est bénéficier par exemple :

• D’un package de rémunération complet comprenant un salaire fixe, un complément de rémunération variable, des primes, de la participation et de l’intéressement, la possibilité d’acquérir des actions AXA, ou encore des solutions d’épargne avantageuses ;
• D’un cadre de travail flexible jusqu’à 3 jours de télétravail possible par semaine (selon profil du poste), des tickets restaurant pour les jours télétravaillés ou encore une participation à l’achat d’un écran ou fauteuil ergonomique ;
• D’une politique visant à concilier vie personnelle et vie professionnelle avec 28 jours de congés payés, entre 14 et 16 RTT selon les années, des formules de travail à temps partiel ou encore des jours d’absence rémunérées pour la rentrée scolaire ou un déménagement par exemple ;
• De la possibilité de s’engager pour une cause qui vous tient à cœur grâce à nos associations telles que AXA Atout Cœur, AXA Compétences Solidaires ou encore AXA Prévention ;
• Et bien plus encore ! Perspectives de développement des compétences et de carrières immenses, CE, conciergerie, offres privilèges, soutien en cas d’épreuve personnelle…On s’arrête là, la liste est longue !

Et si c'était vous ? 

Diplômé(e) d’une formation supérieure en informatique, Data Science ou Mathématique vous justifiez de plusieurs expériences réussies en industrialisation de modèles IA. Aussi : 

• Vous êtes passionné(e) par les défis business et les technologies innovantes ;
• Vous maîtrisez Python, les principes de Software Craftsmanship (BDD, TDD, Clean Code, revues de code), ainsi que les architectures logicielles et design patterns ;
• Vous êtes expert(e) en Big Data et en traitement batch via Spark / PySpark ;
• À l’aise avec le Cloud (Azure idéalement), vous avez contribué à la mise en place de bonnes pratiques MLOps / LLMOps ;
• Vous êtes un(e) utilisateur(trice) confirmé(e) de Docker et Kubernetes ;
• Vous valorisez autant les Soft Skills que les compétences techniques, et êtes reconnu(e) pour votre communication claire et votre assertivité.

Ce qui fera la différence Vous avez déjà travaillé sur des cas d’usage concrets à fort impact business, notamment :

• La personnalisation de l’expérience client via des moteurs de recommandation intelligents ;
• L’anticipation des souscriptions et la prédiction du churn ;
• L’optimisation des parcours e-business et des processus cœur métier ;
• Le déploiement de la GenAI auprès des forces de vente, pour booster leur efficacité et enrichir la relation client.