Description du poste
Le pôle Technologies, Digital et Paiements (ITD) du Groupe Crédit Agricole anime le programme de transformation IT 2025 au service de laccélération digitale du Groupe avec trois ambitions :
· Accompagner le projet de Groupe 2025 qui place la transformation digitale au cœur de nos actions.
· Faire de lIT le partenaire stratégique et incontournable du business au quotidien.
· Positionner lIT au cœur de la culture digitale du Crédit Agricole en la rendant accessible et en lincarnant.
Au sein du pôle ITD Technologies, Digital et Paiements, la Direction Data Groupe a pour ambition de maximiser la contribution de la Data et de lIntelligence Artificielle au fonctionnement du Groupe Crédit Agricole. Elle sappuie pour cela sur la fonction de Chief Data Officer Groupe, le Data Management Office Groupe (DMO Groupe) et le DataLab Groupe (incluant lAI Factory Group).
Le DMO Groupe a notamment pour missions dappuyer le CDO Groupe dans lanimation de :
- La gouvernance data Groupe,
- 2 design authorities (Data et IA),
- 3 sous-programmes du programme IT 2025 : Assets IT communs de confiance, Data et IA / IA générative.
En tant que chargé de sous-programmes IT 2025, vos principales missions seront :
- Sous-programme Data :
En lien notamment avec la Gouvernance Data Groupe et le Comité dOrientation Stratégique Data, la Design Authority Data, lArchitecture dEntreprise Groupe et CA-GIP (plateformes techniques), favoriser létude et la mise en place des solutions permettant :
o De mieux gérer la mise en qualité des données,
o De favoriser les usages et partages sécurisés intra-et extra Groupe des données.
- Sous-programme IA / IA Générative :
En lien notamment avec le DataLab Groupe, les Design Authorities Data, IA et Cloud, lArchitecture dEntreprise Groupe et CA-GIP (plateformes techniques), accompagner les entités du Groupe sur :
o Lacculturation des Dirigeants et Opérationnels aux différentes technologies, méthodes et pratiques IA,
o Lanalyse des composants pertinents pour fabriquer des solutions IA / IA GEN les plus génériques et réversibles possibles,
o Le choix des Large Language Models (LLM) et techniques doptimisation des performances (prompt engineering, RAG, finetuning), des coûts financiers et de limpact environnemental, adaptés au cas dusage et au contexte de lentité,
o Les méthode et outils de mitigation des risques des LLM (hallucinations, contenus inappropriés, régurgitations de données, attaques cyber).
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