Crédit Agricole S.A.

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.)

Vous êtes issu(e) d'une Formation de type Grandes Ecoles d’ingénieurs, M2 en Mathématiques / Informatique (université) avec une Spécialisation Data Science / Intelligence Artificielle

Vous êtes reconnu(e) pour votre : 

·       Esprit analytique et critique

·       Capacité d’adaptation importante

·       Capacité de communication et vulgarisation

·       Autonomie et Proactivité

·       Sens du collectif

Vous avez des Compétences Informatiques notamment sur la :

·       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