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Data/AI Engineer Industrialisation & MLOps IA H/F
Crédit Agricole Group Infrastructure Platform —Guyancourt (78)
- Informatique
- DevOps
- Master
10 h
Senior Consultant.e/Manager – Lead Data Engineering
Wavestone —Puteaux (92)
- Temps plein
- Azure
- Anglais
- SQL
21 h
Data Delivery Manager F/H
RATP Dev —Paris (75)
- Informatique
- Compétences rédactionnelles
- Anglais
Senior Data Architect
Axway Software SA —Courbevoie (92)
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python platform engineer devops jobs near paris, a8

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Data/AI Engineer Industrialisation & MLOps IA H/F

Crédit Agricole Group Infrastructure Platform -
Guyancourt (78)

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Détails de l'emploi

CDI
Il y a 10 heures

Qualifications

CI/CD
Informatique
Kubernetes
DevOps
NoSQL
Git
Master
Docker
Machine learning
Gestion des risques
GitLab
Python

Description complète du poste

Description du poste

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

#LI-DNI

Télétravail : hybride

Critères de candidature
Date de prise de fonction
01/10/2026
Poste avec management
Non
Cadre / Non Cadre
Cadre
Niveau d'étude 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.
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.
Niveau d'expérience minimum
3 - 5 ans
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

Entreprise Crédit Agricole Group Infrastructure Platform
CA-GIP EN QUELQUES MOTS…

Travailler chez CA-GIP, c'est être acteur de la transformation du groupe Crédit Agricole et de ses métiers. C'est travailler dans une entreprise technologique de 1er plan en Europe, au service des Entités du groupe Crédit Agricole. CA-GIP est un collectif de plus de 2000 collaborateurs répartis sur 8 sites en France ! Nous sommes au cœur des métiers technologiques : DevOps, Cloud Hybride, Digital Workplace, Cybersécurité, Télécommunications, Réseau… CA-GIP, c'est aussi : 193 000 postes de travail, plus de 52 000 serveurs, 4 Datacenters en France.

NOTRE OBJECTIF :

Répondre aux enjeux de la révolution digitale, à laquelle le groupe Crédit Agricole fait face pour répondre aux attentes de ses clients et renforcer sa position concurrentielle. Nous avons pour ambition de développer de nouvelles plateformes adaptées aux pratiques du digital, tout en garantissant un haut niveau de sécurité et de confidentialité.

En agissant chaque jour dans l'intérêt de la société, nous sommes un groupe engagé en faveur des diversités et de l'inclusion et plaçons l'humain au cœur de toutes nos transformations. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

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