Contexte du recrutement et définition de poste

Entité de rattachement : Pôle Intelligence Artificielle & Data Management - Équipe IA Factory                                                        

Rattachement hiérarchique n+1  : Responsable IA Factory        

L’Ingénieur IA au sein de l’IA Factory a pour mission de concevoir, développer, industrialiser et maintenir des solutions d’Intelligence Artificielle en garantissant leur robustesse, performance, sécurité et scalabilité, afin de permettre leur déploiement à grande échelle au service des métiers et des clients de la Banque.
Il intervient sur l’ensemble du cycle de vie des solutions IA, depuis le prototypage avancé jusqu’à la mise en production et l’exploitation, dans un cadre conforme aux exigences réglementaires, éthiques et techniques.

• Concevoir et développer des modèles IA répondant aux cas d’usage métiers priorisés.
• Industrialiser les solutions IA (MLOps, LLMOps, pipelines, APIs, intégration SI).
• Assurer la mise en production, la supervision et l’amélioration continue des modèles IA.
• Collaborer étroitement avec l’IA Adoption Office pour transformer les cas d’usage métiers en solutions IA industrialisées.
• Travailler avec le Data Office pour exploiter un socle data fiable, gouverné et performant.
• Garantir la qualité, la sécurité, la traçabilité et la conformité des solutions IA développées.
• Assurer une veille technologique continue sur les évolutions IA, data et cloud.

Profil recherché

Bac +5 en Intelligence Artificielle, Data Science, Informatique, Ingénierie SI                                                                       

Expérience confirmée dans le développement et l’industrialisation de solutions IA, idéalement dans un environnement complexe (banque, finance, grande entreprise).

Compétences métiers :                                                                                

• Intelligence Artificielle, Machine Learning, Deep Learning                                                        
• IA générative & LLM (prompting, RAG, agents)                                                                        
• Data Science & Data Engineering                                                                                
• MLOps / LLMOps                                                                                
• Développement (Python, APIs, frameworks IA)                                                                        
• Architecture des systèmes IA                                                                                
• Sécurité et conformité des solutions IA                                                                                

Compétences Transversales :                                                                           

• Rigueur et qualité d’exécution                                                                                        
• Esprit d’analyse et de résolution de problèmes                                                                
• Travail en équipe et collaboration transverse                                                                
• Autonomie et sens des responsabilités                                                                                
• Capacité d’adaptation et veille technologique                                                                        
• Communication technique claire                                                                                
• Orientation valeur et résultats