Filiale du Groupe Crédit Agricole depuis 2003, LCL est une banque nationale avec plus de 1600 implantations, qui accompagne 6 millions de clients particuliers, professionnels ou privés. Elle est la banque d'une entreprise sur 3.
LCL poursuit son ambition de devenir la banque assurance de référence en ville en étant n°1 de la satisfaction client.
En plaçant l'Humain au cœur de ses transformations, LCL agit chaque jour pour ses collaborateurs comme pour la société.
Pour cela, LCL s'inscrit avec une promesse forte et engageante : "L'Humain a de l'avenir et vous en avez chez LCL".
En agissant chaque jour dans l'intérêt de la société, nous sommes un groupe engagé en faveur des diversités et de l'inclusion. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.
Description du poste
Le poste proposé vise à accompagner techniquement les projets depuis la conception jusqu'à la mise en production en prenant en charge les aspects techniques permettant d'obtenir un processus industriel depuis l'apprentissage d'un modèle IA jusqu'à la mise en production du modèle. Il doit également supporter la mise à l'échelle pour la production.
Cet accompagnement consiste concrètement à mettre en œuvre les technologies Devops et Mlops pour construire les livrables de façon sécurisée et le plus automatique possible. Cela recouvre des aspects architecture lors de la conception, puis des connaissances devops, mlops, Data ing lors de la réalisation des chaînes CICD et MLOPS.
Cela nécessite également de construire des tableaux de bord avec des KPI adaptés pour permettre le monitoring de la solution en production.
Enfin, il y a une composante rédaction pour capitaliser les connaissances et leur partage au sein du pôle.
Le pôle Data ing est en forte croissance et les projets à venir sont nombreux, c'est aujourd'hui une petite équipe avec un fort esprit de collaboration qui est amenée à une forte croissance.
Compétences recherchées
* Travail en équipe avec une bonne communication orale et écrite
* Rigueur
* Tenue des Engagements
* Curiosité pour maintenir à jour ses compétences sur un secteur en innovation constante
Outils informatiques
Des connaissances mlops et devops sont nécessaires, les outils utilisés sont gitlab, Docker, Vault, Jfrog, Kubernetes, Grafana, GCP vertex, Python, git, redis, postgres.
Une bonne connaissance de l'IA (machine learning, gen-ai) est demandée car le poste comporte une collaboration étroite avec le pôle des datascientists pour industrialiser les modèles IA qu'ils conçoivent, et il est courant de devoir gérer des ressources de type GPU dans les processus à optimiser, ce qui impose de comprendre le mécanisme d'apprentissage d'un modèle IA.
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