Jobs bei Credit Agricole in Kanada

Présentation

L’Entreprise CAL&F et la Direction des Systèmes d’Information et de la Digitalisation (DSID)

Au sein de CAL&F, vous rejoindrez les 90 collaborateurs passionnés de la DSID qui travaillent ensemble à un plan de transformation de l’IT pour digitaliser notre organisation et les services que nous offrons. Dès 3 ans, nous offrons des opportunités de mobilité, au sein de la DSID ou du groupe Crédit Agricole.

Nous croyons en la force du collectif, chaque jour rassemblés autour de nos valeurs, de simplicité, d'optimisme et d'engagement, encourageant chacun à oser, essayer, accepter d'échouer et rebondir.

Si vous aussi vous souhaitez évoluer dans un environnement stimulant et bienveillant, vous sentir utile au quotidien, renforcer votre expertise et ouvrir le champ des possibles, nous sommes faits pour nous rencontrer !

Description du poste

Afin d’accompagner et de contribuer à la réalisation des ambitions de développement de Crédit Agricole Leasing et Factoring (CAL&F) et de modernisation de nos systèmes d’information au service des clients et du Groupe Crédit Agricole à horizon 2025, la Direction des Systèmes d’Information et de la Digitalisation (DSID) recherche un(e) Senior Machine Learning AI Engineer.

Le/la ML Engineer doit permettre à CAL&F d’accélérer son développement sur les sujets autour de l’IA. Ce poste sera rattachée à l’équipe Data Factory. L’objectif principal est d’implémenter, optimiser et déployer en production des algorithmes en collaboration avec les équipes de data science Risque, Marketing et Finance.

Missions

1. Participation à la définition et à la mise en œuvre de l’architecture des solutions ML en collaboration avec les équipes techniques (architectes, Data Engineers) et métiers (Data Scientists, Business/Data Analysts)
2. Accompagnement de bout-en-bout des Data Scientists dans le cadre du processus de développement ML (conception, mise en œuvre et gestion) afin de s’assurer que les solutions soient reproductibles, testables et évolutives
3. Définition et mise en place des bonnes pratiques pour l’automatisation, le testing, le versioning, la reproductibilité et le monitoring des modèles déployés
4. Optimisation (voire Refactoring), mise en production et surveillance des modèles déployés sur des environnements « on-premise » ou Cloud
5. Mise en place des tests approfondis pour évaluer la qualité, la précision et les performances des modèles
6. Participer à la veille technologique pour rester à jour avec les avancées de l'IA et de l'apprentissage automatique

Localisation du poste

Le poste est basé au campus du Groupe situé à Montrouge avec deux jours de télétravail/semaine possibles.