Description du poste
Présentation
LEntreprise CAL&F et la Direction des Systèmes dInformation et de la Digitalisation (DSID)
Au sein de CAL&F, vous rejoindrez les 90 collaborateurs passionnés de la DSID qui travaillent ensemble à un plan de transformation de lIT pour digitaliser notre organisation et les services que nous offrons. Dès 3 ans, nous offrons des opportunités de mobilité, au sein de la DSID ou du groupe Crédit Agricole.
Nous croyons en la force du collectif, chaque jour rassemblés autour de nos valeurs, de simplicité, d'optimisme et d'engagement, encourageant chacun à oser, essayer, accepter d'échouer et rebondir.
Si vous aussi vous souhaitez évoluer dans un environnement stimulant et bienveillant, vous sentir utile au quotidien, renforcer votre expertise et ouvrir le champ des possibles, nous sommes faits pour nous rencontrer !
Description du poste
Afin daccompagner et de contribuer à la réalisation des ambitions de développement de Crédit Agricole Leasing et Factoring (CAL&F) et de modernisation de nos systèmes dinformation au service des clients et du Groupe Crédit Agricole à horizon 2025, la Direction des Systèmes dInformation et de la Digitalisation (DSID) recherche un(e) Senior Machine Learning AI Engineer.
Le/la ML Engineer doit permettre à CAL&F daccélérer son développement sur les sujets autour de lIA. Ce poste sera rattachée à léquipe Data Factory. Lobjectif principal est dimplémenter, optimiser et déployer en production des algorithmes en collaboration avec les équipes de data science Risque, Marketing et Finance.
Missions
Vos missions principales sont les suivantes :
· Participation à la définition et à la mise en œuvre de larchitecture des solutions ML en collaboration avec les équipes techniques (architectes, Data Engineers) et métiers (Data Scientists, Business/Data Analysts)
· Accompagnement de bout-en-bout des Data Scientists dans le cadre du processus de développement ML (conception, mise en œuvre et gestion) afin de sassurer que les solutions soient reproductibles, testables et évolutives
· Définition et mise en place des bonnes pratiques pour lautomatisation, le testing, le versioning, la reproductibilité et le monitoring des modèles déployé
· Optimisation (voire Refactoring), mise en production et surveillance des modèles déployés sur des environnements « on-premise » ou Cloud
· Mise en place des tests approfondis pour évaluer la qualité, la précision et les performances des modèles
· Participer à la veille technologique pour rester à jour avec les avancées de l'IA et de l'apprentissage automatique
Localisation du poste
Le poste est basé au campus du Groupe situé à Montrouge avec deux jours de télétravail /semaine possibles.
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