AI Engineer - Generative AI, ML Ops, Azure (Remote)

SGS Société Générale de Surveillance SA; France; Hybride; EUR 60 000 - 95 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Télétravail possible

Formation régulières

Plan d’Epargne Entreprise abondé

Intéressement et participation

Restaurant d’entreprise

Résumé du poste

SGS Société Générale de Surveillance SA recherche un AI Engineer pour le Datalab GBIS afin de concevoir et déployer des solutions IA à l’échelle de la Banque d’Investissement. Vous travaillerez avec Data Scientists et IT pour assurer le déploiement, la fiabilité et la maintenabilité des modèles en production.

Profil Bac+5 en Data Science ou ingénierie, maîtrise de Python et forte exposition au Cloud et DevOps (Azure, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, CI/CD).

Qualifications

• Bac+5 en Université ou école d'ingénieur, parcours Data Science.
• Maîtrise du Python et d'environnements Cloud et DevOps (Azure, Docker, Kubernetes).
• Intérêt marqué pour l'Intelligence Artificielle et expérience sur des projets ML/IA Générative ou LLMs est un plus.

Responsabilités

• Développer, industrialiser et déployer des solutions de ML et IA Générative sur les plateformes du Groupe.
• Concevoir et maintenir des pipelines de données et de ML robustes et évolutifs.
• Développer des APIs et services pour l'intégration des modèles dans les processus métiers.

Connaissances

Python

Cloud

DevOps

Azure

Docker

Kubernetes

GitHub Actions

CI/CD

ML

IA Générative

LLMs

APIs

Datasets & Pipelines

Formation

Bac+5 en Data Science ou école d'ingénieur

Outils

Azure

Docker

Kubernetes

GitHub Actions

Description du poste

SGS Société Générale de Surveillance SA recherche un AI Engineer pour le Datalab GBIS afin de concevoir et déployer des solutions IA à l’échelle de la Banque d’Investissement. Vous travaillerez avec Data Scientists et IT pour assurer le déploiement, la fiabilité et la maintenabilité des modèles en production.

Profil Bac+5 en Data Science ou ingénierie, maîtrise de Python et forte exposition au Cloud et DevOps (Azure, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, CI/CD).