Au sein de la Direction Data&IA de Bpifrance, l’IALAB a pour mission principale de développer les usages liés à l’intelligence artificielle. Outre les aspects de conseil et de développement de cas d’usages utilisant l’IA, l’équipe développe aussi des produits sur étagère utilisables par tous.
Votre rôle en tant que machine learning engineer sera d’accomplir ces différentes missions :
Vous apporterez la vision infra sur les cas d’usages ML à résoudre
Vous proposerez des solutions pour faciliter la mise en production des algorithmes
Vous gérerez les outils MLOps de l’équipe
Vous serez l’interlocuteur privilégié sur les problématiques liées au Cloud
Vous développerez des solutions pour faciliter le traitement des données en masse
Vous développerez et améliorerez les produits sur étagère du catalogue de l’IALAB
Votre rôle au sein de l’IALAB vous permettra :
De participer à la mise en production d’algorithmes IA à l’échelle
De développer un projet data science du lab à la mise en production
D’accompagner les métiers dans une utilisation adaptée d’algorithmes IA
De travailler pour l’ensemble des directions au sein de Bpifrance
D’être acteur dans la transformation digitale de Bpifrance
Vous êtes titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou d’un Master 2.
Vous avez une première expérience professionnelle en tant que machine learning engineer d’au moins un an et vous avez déjà travaillé sur des problématiques de mise en production d’algorithmes (MLOps).
Vous êtes passionné(e) de machine learning et de l’IA en général.
Les problématiques du secteur bancaire vous intéressent.
Vous avez démontré de fortes capacités dans le développement en général.
Vous êtes impliqué(e), fiable, rigoureux.se et avait à cœur de proposer des livrables de qualité.
Vous êtes reconnu(e) pour votre capacité à travailler en équipe et possédez un bon sens relationnel.
COMPETENCES CLES :
Un minimum d’un an d’expérience en tant que machine learning engineer.
Connaissance de linux
Connaissance des concepts infra (réseaux, sécurité)
Connaissance de docker
Connaissance des principaux services du Cloud (stockage, compute, etc.)
Connaissance des principaux algorithmes supervisés et non supervisés
Intérêt pour les problématiques de mise en production et particulièrement de Docker
Intérêt pour Terraform et des outils MLOps
Langages de programmation : Python
Versioning du code : Git
Test technique
Entretien RH
Entretien manager
Entretien Codir