Gen AI Engineer H/F

Crédit Agricole

Paris

On-site

EUR 12,000 - 19,000

Part time

14 days+

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Job summary

Crédit Agricole propose un stage d’Ingénieur·e Gen AI au sein de la Data Factory de la Direction Tech & Produit. Vous contribuerez à concevoir et déployer des solutions IA générative pour automatiser des processus métier, notamment client et back-office de BforBank.

Vous développerez des pipelines de données, des applications GenAI/RAG/Agents et assurerez leur livraison continue, avec observabilité et monitoring, en collaboration avec les squads Data et les équipes IA.

Qualifications

  • Maîtrise Python et SQL.
  • Connaissance Docker/Kubernetes et Helm.

Responsibilities

  • Étudier et concevoir des solutions d’IA générative pour automatiser des processus métier.
  • Développer des pipelines de données: transformation, ingestion, exposition.
  • Développer des applications GenAI/RAG/Agents et assurer leur livraison dans CI/CD.
  • Opérationnaliser les applications IA en production et mettre en place observabilité et monitoring.
  • Accompagner les métiers et les homologateurs lors des recettes fonctionnelles.

Skills

Python
SQL
Data pipelines
Docker
Kubernetes
CI/CD
GitLab
BigQuery
Vertex AI
LangGraph
Hugging Face
GKE
Gemini
PGVector
FastAPI

Education

Bac+4/5 en informatique / data science

Tools

GitLab
Flamingo
GCP BigQuery
VertexAI
Kubernetes

Job description

Présentation des activités de l’équipe:

Au sein de la Direction Tech & Produit, la Data Factory a pour objectifs de piloter, définir, déployer et opérer les meilleures solutions technologiques répondant aux cas d’usage data et d’automatisations de processus de la banque au travers de plateformes. Également, la Data Factory contribue au développement des produits, à la cristallisation et à la diffusion des pratiques au sein des squads BforBank sur les usages data.

En tant que stagiaire Gen AI Engineer, tes missions principales porteront sur :
  • L’étude, de la conception et de la mise en place des solutions d’IA générative en vue d’automatiser des processus Métier, notamment pour le service clients et le back-office de BforBank
  • La conceptualisation et développement des pipelines de données (transformation, ingestion, exposition)
  • Le développement d’applications GenAI / RAG / Agents
  • Le delivery et le versionning de ces solutions en t’intégrant dans le processus d’intégration et de déploiement continue de notre plateforme IA (chaine CI/CD)
  • L’exposition et opération les applications d'IA générative en production et mise en place l’observabilité / le monitoring.
  • Le support aux métiers et aux homologateurs lors de phases de recette fonctionnelle.
Ce poste est fait pour toi si :
  • Tu communiques efficacement, tu es capable d’adapter ton discours en fonction de tes interlocuteurs métiers et techniques
  • Tu es capable de résoudre des problèmes complexes
  • Tu as une bonne compréhension du domaine métier bancaire
  • Tu as l’esprit critique
  • Tu es de nature collaborative et travail de manière efficace avec les autres membres de ta squad, au sein de la Data Factory ou des autres entités dont tu dépends
Expérience / Ce que tu maîtrises :
  • Langages de programmation: Python, SQL
  • Utilisation de plateformes pour le développement et le déploiement des modèles d’IA: Docker, Kubernetes, Helm Charts
  • Bonne connaissance des frameworks de developpement d'application IA: Langgraph, ADK, Hugging Face, Guardrails, FastAPI
  • Maitrise des services data et IA de GCP: GCP BigQuery, VertexAI, Cloud Storage, GKE
  • Connaissance des enjeux de sécurité liés au déploiement de modèles d'IA générative.
  • Connaissance des plateformes d’IA Gen, de leur installation à l’opération des modèles
  • Maitrise des bases de données vectorielles : PGVector
  • Maitrise des processus RAG et des modèles de LLM
  • Bonne connaissance des modèles d’IA générative, notamment Gemini
  • Prétraitement des données: nettoyage, transformation, tokenization, augmentation des données
  • Capacité à explorer et analyser les données: SQL
  • Techniques pour évaluer la performance des modèles génératifs et les améliorer par itérations
  • Outils de collaboration et de CI/CD: GitLab, Flamingo
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