AI Engineer

Jems Group; Île-de-France; On-site; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

Jems Group recherche un AI Engineer pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle destinées au secteur bancaire, avec un focus sur la performance et la conformité.

Vous travaillerez sur des modèles ML/DL, des solutions génératives avec LLM, des architectures RAG et des pipelines MLOps, en collaboration avec les équipes Data, IT et Cybersécurité.

Qualifications

• Bac+5 en informatique ou IA et expérience en ingénierie IA (3–7 ans).
• Expérience significative dans le développement et l’industrialisation de solutions IA.
• Capacité à intervenir sur l’ensemble du cycle de vie des modèles, du développement à la production.
• Connaissance des contraintes de sécurité et de conformité propres au secteur bancaire.

Responsibilities

• Concevoir, développer et optimiser des modèles de ML et de DL.
• Intégrer des solutions d’IA générative reposant sur des LLM.
• Concevoir des architectures RAG et des assistants intelligents.
• Participer à l’automatisation des processus bancaires et au traitement intelligent des documents.
• Déployer, monitorer et maintenir les solutions en production.

Skills

Python avancé

Git

API REST

Tests automatisés

Docker

Kubernetes

Machine Learning

Deep Learning

Préparation données

Transformation données

Analyse données

Education

Bac+5 en informatique/IA

Tools

LangChain

LlamaIndex

MLflow

Azure

AWS

GCP

Job description

Environnement : Data, Intelligence Artificielle, IT et systèmes d’information bancaires

Contexte de la mission

Dans le cadre de ses projets de transformation digitale et d’innovation, notre client du secteur bancaire recherche un AI Engineer afin de concevoir, développer et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle répondant aux enjeux métiers de la banque.

Le consultant interviendra sur des projets à forte valeur ajoutée, de la conception des solutions IA jusqu’à leur déploiement en production, en garantissant leur performance, leur robustesse et leur conformité aux exigences de sécurité du secteur bancaire.

Missions principales

• Recueillir et analyser les besoins métiers afin d’identifier les cas d’usage pertinents de l’intelligence artificielle.
• Concevoir, développer et optimiser des modèles de Machine Learning et de Deep Learning.
• Développer et intégrer des solutions d’IA générative reposant sur des LLM.
• Concevoir des architectures RAG, des assistants intelligents et des solutions de recherche documentaire.
• Participer à l’automatisation des processus bancaires et au traitement intelligent des documents.
• Développer des API et des services permettant d’intégrer les solutions IA dans le système d’information bancaire.
• Industrialiser les modèles et mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps.
• Assurer le déploiement, le monitoring et la maintenance des solutions en production.
• Évaluer la qualité, la fiabilité et les performances des modèles développés.
• Garantir la sécurité, la confidentialité et la traçabilité des données et des traitements.
• Collaborer avec les équipes Data, IT, Architecture, Risques, Conformité et Cybersécurité.
• Assurer une veille technologique sur les dernières avancées en IA et proposer des améliorations continues.

Compétences techniques requises

Langages et développement

• Python avancé.
• Git, API REST et tests automatisés.
• Docker et, idéalement, Kubernetes.
• Machine Learning et Deep Learning.
• Préparation, transformation et analyse de données.

IA générative et LLM

• Intégration de modèles de langage (LLM).
• Architectures RAG, embeddings et recherche sémantique.
• Bases de données vectorielles.
• Frameworks tels que LangChain ou LlamaIndex.
• Évaluation des performances et de la fiabilité des solutions d’IA générative.
• MLOps, LLMOps et CI/CD.
• Suivi des modèles et monitoring.
• MLflow ou outils équivalents.
• Connaissance d’un environnement Cloud : Azure, AWS ou GCP.

Connaissances bancaires

• Compréhension des contraintes de sécurité et de confidentialité des données bancaires.
• Sensibilité aux enjeux de gouvernance, de traçabilité et de conformité réglementaire.
• Une expérience sur des projets de risque, de fraude, de conformité ou d’automatisation documentaire constitue un atout.

Profil recherché

• Formation Bac+5 en informatique, intelligence artificielle, Data Science ou équivalent.
• Expérience professionnelle de 3 à 7 ans en ingénierie IA, Machine Learning ou développement de solutions d’IA.
• Expérience significative dans le développement et l’industrialisation de solutions IA.
• Capacité à intervenir sur l’ensemble du cycle de vie des modèles, du développement à la production.
• Esprit analytique, autonomie, rigueur et capacité à travailler en équipe.
• Bonne communication avec des interlocuteurs techniques et métiers.

Livrables attendus

• Modèles et composants IA développés et testés.
• APIs et services IA intégrables au système d’information.
• Pipelines d’industrialisation et de déploiement.
• Documentation technique et documentation des modèles.
• Indicateurs de suivi des performances et de la qualité des solutions.
• Recommandations d’amélioration et de mise en production.

Localisation

Expérience requise

3 à 7 ans d’expérience professionnelle sur des projets d’intelligence artificielle, de Machine Learning ou d’IA générative.