Groupe bancaire coopératif et mutualiste.
Vous souhaitez vivre une aventure aussi unique que vous ? Tout commence ici, au Crédit Agricole !
En choisissant de faire partie de notre équipe, vous intégrez un groupe bancaire coopératif et mutualiste puissant, 1er financeur de l’économie française, implanté dans 46 pays, fort de 160 000 collaborateurs en France et à l’international, qui agissent chaque jour pour répondre aux besoins de nos 55 millions de clients, dont 12,3 millions de sociétaires.
Amundi Asset Management
Service : La Direction de l’Audit est constituée de 52 collaborateurs (50% constitue l’équipe centrale basée à Paris, les autres collaborateurs étant intégrés au sein de filiales à l’international).
Les équipes locales et centrale ont en charge la réalisation du plan d’audit de l’année en cours et le suivi de la mise en œuvre effective des recommandations émises à l’issue des missions d’audit réalisées.
Sous l’égide du Lead Audit Datascientist, vous intégrerez l’équipe Audit Datascientist et développerez des approches innovantes en lien avec les activités de la Direction de l’Audit.
Missions : Plus précisément, vous contribuerez à :
- Effectuer une recherche bibliographique sur les dernières méthodes d’intégration multimodale dans les LLM et les techniques de pré-traitement des images, PDF et tableaux
- Développer des algorithmes d’IA et IA générative pour des projets en Audit interne Amundi
- Implémenter des modèles pertinents au vu des résultats bibliographiques, en utilisant le langage de programmation Python
- Développer des applications Web App
- Évaluer les performances des modèles et des techniques développées
- Documenter des modèles et des applications développées
Service : Le candidat acquerra une bonne connaissance en Data science, LLM et de l’approche et des techniques d’audit interne et des métiers de la gestion d’actifs.
L’entreprise versera une gratification au stagiaire si la durée du stage est supérieure à deux mois consécutifs.
Formation : École de commerce/ École d'ingénieur/ Université
Spécialisation : Développement en Data science, IA
- Appétence forte pour l’IA/LLM et les frameworks d’orchestration
- Maitrise de langage de programmation Python, Docker, APIs
- Bonne connaissance des framework machine learning, Deep Learning, IA Generative
- Capacité à comprendre et à analyser des données métiers complexes
- La maitrise du JavaScript, React est un plus
- La connaissance de Neo4j, pgvector, Node.js est un plus
- Une expérience en développement des applications web est un plus
Une expérience en déploiement est un plus
En bref
Année de création
1885
Nombre d'employés
160000
Genre
55%
45%