Au sein de la Direction de la Transformation Technologique Data & IA (TEC), la Direction Data & IA Groupe a pour ambition de maximiser la contribution de la Data et de l’Intelligence Artificielle au fonctionnement du Crédit Agricole. Elle s’appuie notamment pour cela sur le DataLab Groupe pôle de référence en conception interne de solutions Data & IA innovantes et industrielles en partenariat avec les entités du Groupe.
Compétences DataLab
- Data & AI Engineering visant à préparer les données, définir les architectures, infrastructures et « packager » les solutions qui y seront déployées pour intégration dans le SI,
- Data Science Analytique et Sémantique pour concevoir des algorithmes d’Intelligence Artificielle basés sur l’open source exploitant respectivement des données structurées (tabulaires) et des données non structurée (texte, image, voix, vidéos) afin de répondre aux besoins exprimés par les métiers des entités du Groupe,
- Gestion de projets qui avec l’ensemble des partenaires et équipes techniques du DataLab Groupe, permet d'identifier et étudier les opportunités, cadrer les projets et en coordonner la réalisation.
Missions principales
- Développement d'agents IA en partie autonomes pour la création d'applications
- Cartographier l'écosystème des frameworks d'agents IA existants et réaliser un inventaire complet adapté aux cas d'usage de développement ;
- Concevoir et développer un prototype capable de générer des instances de projets personnalisés à partir de templates et d'exemples d'applications existantes
- Conduire un benchmark comparatif des solutions pour identifier les approches les plus performantes.
- Intégration et fonctionnalités avancées dans l'environnement de développement
- Implémenter les fonctionnalités de traitement automatisé des tickets simples et de génération de merge requests
- Développer les capacités d'intégration avec l'architecture standard (CI/CD, outils de revue de code) et de respect des normes de développement des équipes ;
- Établir une méthodologie incluant veille technologique, définition de cas d'usage prioritaires et mise en place d'environnements de test pour l'évaluation des performances