Description du poste




Type de métier



Types de métiers Crédit Agricole S.A. - IT, Digital et Data




Intitulé du poste



Data/AI Engineer Industrialisation & MLOps IA H/F




Type de contrat



CDI




Date prévue de prise de fonction



01/10/2026




Poste avec management



Non




Cadre / Non Cadre



Cadre




Missions



Vous êtes
Data/AI Engineer ? Devenez partenaire des grandes évolutions chez CA-GIP !




Qui sommes-nous ? Gérant 80% de la production informatique du groupe Crédit Agricole, nous formons une véritable communauté d'experts engagés. Nous mobilisons nos expertises afin de développer des plateformes et services adaptés aux nouvelles pratiques du digital tout en maintenant un haut niveau de confidentialité, et de sécurité.




CONTEXTE :



Le Centre d'Excellence IA définit les standards, cadres d'architecture, méthodes et bonnes pratiques permettant une adoption industrielle de l'IA au sein de CA-GIP. En lien avec les équipes Data & IA, plateformes IA et CA Artificial Intelligence, le CoE IA accompagne les projets dans l'identification, conception et industrialisation des cas d'usage IA à forte valeur ajoutée. Le Data/AI Engineer transforme les expérimentations IA en solutions industrialisables, sécurisées, supervisables et exploitables à l'échelle.



Vous rejoindrez dans ce contexte une équipe fondatrice au cœur de la stratégie IA de CA-GIP et participerez à la transformation IA-Native, en lien avec l'écosystème IA du Groupe Crédit Agricole.




MISSIONS :



En qualité de
Data/AI Engineer , vos principales missions se déclineront autour des axes suivants :




Industrialisation des modèles IA

• Accompagner les projets depuis l'expérimentation jusqu'à la production


• Concevoir les chaînes d'industrialisation pour le déploiement des modèles


• Construire des processus reproductibles, sécurisés et automatisés


• Assurer le lien entre Data Scientists, équipes plateformes et métiers

Data Engineering pour l'IA

• Développer les traitements de préparation, intégration et transformation des données


• Contribuer à la qualité, traçabilité et sécurité des flux


• Intégrer avec les socles Data et IA du Groupe


• Implémenter les bonnes pratiques ML, IA générative, RAG et systèmes agentiques

MLOps, LLMOps et automatisation

• Mettre en œuvre les pratiques MLOps : entraînement, validation, déploiement, monitoring


• Développer les pratiques LLMOps pour modèles de langage, RAG, prompts, embeddings


• Créer les pipelines CI/CD et automatiser les livrables techniques


• Capitaliser les patterns réutilisables

Monitoring et observabilité

• Construire les tableaux de bord de suivi production


• Définir les indicateurs : performance, dérive, qualité, erreurs, alertes


• Diagnostiquer les incidents et améliorer les solutions

Sécurité et conformité

• Intégrer sécurité et maîtrise des risques dès la conception


• Appliquer l'AI Security by Design, gouvernance et auditabilité


• Sécuriser pipelines, accès, secrets et environnements

Capitalisation et bonnes pratiques

• Documenter architectures et modes opératoires


• Partager les bonnes pratiques avec les équipes


• Animer la communauté IA sur l'industrialisation

#LI-DNI




Compléments




Pourquoi nous : chez Crédit Agricole Group Infrastructure Platform, nous sommes à la recherche de personnes engagées, souhaitant utiliser leur maîtrise et leur expertise pour impacter positivement le quotidien de millions de personnes.



En tant que collaborateur de CA-GIP, vous aurez l'opportunité d'assumer des missions variées et responsabilisantes.



Car travailler chez CA-GIP, c'est rejoindre la ligne métier IT du groupe Crédit Agricole,
10ème banque mondiale , au service de ses
54 millions de clients et de ses 157 000 collaborateurs dans le monde. Avec plus de 200 000 postes de travail, 4 datacenters et des logiciels de dernière génération, vous deviendrez vous aussi partenaire des grandes évolutions !




Rejoindre CA-GIP, c'est aussi...




Rejoindre une entreprise labellisée Numérique Responsable : en juillet 2024, CA-GIP a obtenu la labellisation Numérique Responsable de niveau 2 (le plus exigeant), et ce pour une durée de 3 ans. Cette labellisation permet de reconnaître les actions menées par CA-GIP en faveur de l'éco-conception et de la décarbonation.



Signataire de la Charte de la Diversité, CA-GIP est une entreprise handi-accueillante : vous avez des besoins spécifiques, nous sommes là pour vous accompagner.




Localisation du poste




Zone géographique



Europe, France, Ile-de-France, 78 - Yvelines




Ville



Guyancourt




Télétravail



hybride




Critères candidat




Niveau d'études minimum



Bac + 5 / M2 et plus




Formation / Spécialisation



Nous recherchons des profils issus de formations en informatique, data engineering, intelligence artificielle, machine learning/MLOps, cloud computing, génie logiciel ou systèmes d'information.




Niveau d'expérience minimum



3 - 5 ans




Expérience




Nous recherchons un profil avec les critères suivants :

• Une expérience significative de mise en production d'un modèle IA.


• Une expérience confirmée en Data Engineering, Software Engineering ou MLOps, ayant travaillé sur des projets IA, Machine Learning, IA générative ou Data à vocation industrielle.


• Une expérience concrète de mise en production d'un modèle IA ou d'un service Data/IA qui sera indispensable.


• La maîtrise des problématiques de CI/CD, packaging, déploiement, monitoring et exploitation dans des environnements cloud, conteneurisés ou fortement sécurisés.


• Capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires : Data Scientists, architectes, équipes plateformes, équipes d'exploitation et métiers.


• Une expérience dans un environnement réglementé ou à fortes exigences de sécurité sera particulièrement appréciée.

Compétences recherchées




Compétences métiers :

• Bonne Compréhension Machine Learning, Deep Learning et IA générative


• Industrialisation des modèles Data Science


• Architectures RAG : embeddings, bases vectorielles, retrieval, orchestration


• Préparation, transformation, qualité et traçabilité des données


• Gestion contraintes performance et ressources (entraînement/inférence)


• Maîtrise MLOps, DevOps et pipelines CI/CD


• Git, GitLab, Docker, Kubernetes


• Gestion artefacts, secrets, dépendances et déploiements


• Livrables automatisés, sécurisés et reproductibles


• Monitoring et observabilité


• Excellente maîtrise Python


• Développement API et architectures de services distribuées


• Bases relationnelles, NoSQL et vectorielles


• Composants robustes, maintenables et exploitables


• Performance, scalabilité, sécurité et résilience


• Environnement cloud majeur et conteneurisé


• Plateformes IA/Data industrialisées


• Contraintes exploitation, supervision et support production


• Sécurité pipelines IA/Data et AI Security by Design


• Traçabilité, auditabilité, conformité et gestion des risques

Compétences comportementales :

• Esprit d'équipe et travail transverse


• Rigueur et qualité industrielle


• Tenue des engagements


• Curiosité technique


• Communication orale et écrite


• Vulgarisation technique


• Autonomie, pragmatisme et force de proposition