Au sein de l’IA Factory du Crédit Mutuel Arkéa, nous sommes à la recherche d’un Ingénieur Intelligence Artificielle Senior.

Vos missions au sein de l’équipe seront les suivantes : 

• Leadership technique et stratégique : Définir les orientations techniques et superviser la réalisation de proofs of concept (PoC) et de prototypes complexes, assurant leur alignement avec la stratégie produit globale.
• Architecture d'Orchestration LLM : Concevoir, mettre en œuvre et optimiser des architectures d'orchestration de LLM (ex: LangChain) robustes et scalables, incluant la gestion de workflows complexes et d'agents autonomes.
• Gouvernance RAG avancée : Définir et implémenter la stratégie globale pour les systèmes de Retrieval-Augmented Generation (RAG), y compris le choix des bases de données vectorielles (VDB), les stratégies d'indexation et l'optimisation des performances en production.
• Expertise en Prompt Engineering & Stratégie : Établir et diffuser les meilleures pratiques de Prompt Engineering à l'échelle de l'équipe, et développer des stratégies d'interaction modèle avancées pour garantir la fiabilité, la précision et la sécurité des systèmes d'IA.
• Déploiement et opérationnalisation (MLOps) : Encadrer techniquement le développement et le déploiement d’API d’IA critiques sur le cloud privé ou Google Cloud Platform (GCP), en mettant l'accent sur la modularité, la performance, la sécurité et la scalabilité en conformité avec les standards du groupe.
• Propriété de l'Architecture IA : Être garant de l'architecture IA hybride (on-prem et GCP) et portable, et en assurer la maintenance et l'évolution pour toutes les phases du MLOps (développement, inférence, monitoring, gouvernance de données).
• Veille technologique stratégique : Mener une veille active et évaluer l'impact stratégique des nouveaux modèles, outils et techniques de l'écosystème IA pour recommander des intégrations pertinentes.
• Mentor et collaboration Inter-équipes : Piloter la collaboration avec les autres équipes, servir de mentor technique pour les ingénieurs plus juniors et assurer le transfert de connaissances.

Avec ce poste, nous vous offrons : 

• Une belle dynamique d’équipe, composée de juniors et seniors soucieux de partager leurs idées,
• L’opportunité de travailler sur des projets innovants au sein d’une banque de premier plan,
• Un environnement de travail agile dynamique favorisant l’autonomie et la créativité, 
• L’occasion d’avoir un impact direct sur l’amélioration de l’expérience client dans le secteur bancaire.

Les travaux menés à l’IA factory sont à l’état de l’art dans le domaine de l’IA, alors rejoignez-nous ! 

Vous disposez d’au moins deux ans d’expérience sur la mise en production et l’orchestration des modèles génératifs et au moins cinq ans d’expérience dans l’ingénierie logicielle ou l’ingénierie machine learning. 

Vous êtes titulaire d’un diplôme bac+5 en informatique, mathématiques appliquées ou domaine connexe.

Compétences techniques : 

• Expertise en architecture de systèmes d'IA : Capacité à concevoir des solutions de bout en bout, hautement disponibles et résilientes.
• Expertise en Python : Maîtrise avancée pour le développement applicatif, incluant la capacité d'auditer, d'optimiser et de garantir la qualité du code (tests unitaires, intégration).
• Expertise des frameworks GenAI : Expérience approfondie et capacité à faire évoluer les architectures basées sur des frameworks comme LangChain ou équivalents.
• Connaissance experte des LLM : bonne compréhension approfondie non seulement du fonctionnement des modèles de langage.
• Développement d'API sécurisées : Solide expérience en architecture de microservices et en création d'API hautement performantes et sécurisées.
• Expertise en Bases de Données Vectorielles (VDB) : Maîtrise des VDB (ex: pgvector) et des stratégies d'indexation, de recherche et de mise à jour pour des cas d'usage sémantiques complexes.
• Expertise MLOps complète : Expérience en mise en place de pipelines CI/CD, de systèmes de monitoring de modèles et de gestion de la traçabilité (lineage) en production.
• Expertise en Cloud Architecture GCP : maîtrise de Google Cloud Platform et de ses services critiques (GKE, Vertex AI), un plus.
• Workflow Management : Connaissance et expérience pratique avec des outils de gestion de workflows complexes (ex: Temporal).
• Sensibilité aux contraintes réglementaires : Capacité à appréhender et intégrer les contraintes réglementaires et éthiques liées au développement de produits d’IA dans les secteurs bancaire et assurantiel.

Qualités personnelles : 

• Vision stratégique,
• Leadership et mentorat,
• Esprit critique et prise de décision,
• Résolution de problèmes complexes,
• Curiosité intellectuelle et autonomie,
• Communication et influence,
• Travail en équipe et collaboration transverse,
• Adaptabilité et gestion de projet.

Le processus de recrutement :

1. Je postule à une offre et je reçois un mail de confirmation,
2. Après un premier échange téléphonique, je reçois des codes de connexion pour passer des tests en ligne,
3. Si les tests sont positifs, je passe un entretien avec un responsable RH et un manager opérationnel,
4. Enfin, si ma candidature est validée, un responsable RH me fait une proposition.

Au sein de la Direction Innovation, Pilotage et Engagements et plus particulièrement du Data Office du groupe Crédit Mutuel Arkéa, nous recherchons un Ingénieur Intelligence Artificielle Senior pour rejoindre l’équipe IA Factory. 

En collaboration avec les différentes entités du Groupe qui sollicitent son expertise, le département a pour principales missions :

• Concevoir et livrer des services innovants, depuis la phase de preuve de concept (POC) jusqu’à la mise en production ;
• Développer des produits reposant sur l’Intelligence Artificielle ;
• En tant que centre d’expertise, participer à la réflexion sur des sujets d’architecture stratégiques pour le groupe (environnement data, plateformisation, etc.).

L’IA factory comprend plusieurs activités : le lab (équipes data science en charge du développement des modèles), l’équipe transverse IA (mise en production des API de machine learning, industrialisation des process et des briques d’IA génératives) et les équipes projets qui délivrent des solutions à destination des métiers du groupe en s’appuyant sur les briques IA.