[MDO] ML Engineering /IA (Min 8 XP)Contexte : Dans le cadre du plan stratégique du Groupe BNP Paribas, Growth, Technology, Sustainability le Groupe joue un rôle clé dans la modernisation des Systèmes d'Information et l'accélération de la digitalisation. Pour répondre aux défis de l'innovation et de la sécurité, a été créé le département AI & IT Innovation, chargé de libérer le plein potentiel de l'Intelligence Artificielle pour le Groupe.
Le département est composé de six équipes :
• L'équipe Innovation Exposition crée et maintient des plateformes d'innovation destinées aux lancements des Proof of Concept (POC) exprimés par les Métiers et les Fonctions.
• L'équipe Innovation Factory intervient en support des Métiers et des Fonctions pour accélérer les projets fonctionnels et garantir la bonne gestion et la mutualisation des données.
• L'équipe APEX expose les produits autour des solutions collaboratives et assure leur déploiement dans l'ensemble du Groupe.
• L’équipe Smart Auto Factory crée et maintient les plateformes nécessaires pour promouvoir et acculturer l'utilisation du RPA, de l’Intelligent Document Processing et du Process Mining tout en maintenant les plates-formes correspondantes.
• L’équipe Data Analytics and Management Platforms fournit des plates-formes pour l'analyse, la préparation et la visualisation des données, en soutenant le story-telling et une organisation orientée données.
• Le Centre de Compétence en IA (AICC) est chargé de développer et de maintenir les compétences en Intelligence Artificielle.
Responsabilités :
• Conception et développement des modèles de Machine Learning et Deep Learning adaptés aux besoins métiers.
• Mise en place des pipelines d’entraînement et de déploiement robustes et scalables.
• Optimisation et industrialisation des modèles en intégrant les meilleures pratiques de MLOps.
• Garanti de la qualité, la frugalité et la conformité des modèles développés.
• Collaboration avec les équipes de recherche et développement pour intégration des avancées en IA dans les systèmes existants.
• Communication et collaboration avec les autres départements et équipes du groupe pour promouvoir l'utilisation de l'IA.
Technologies :
• Maîtrise des langages et frameworks IA/ML :
o Python, Rust, Julia (langages pour IA et performance computationnelle).
o Frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers.
o Libraries pour le fine-tuning et l’optimisation : PEFT, LoRA, QLoRA, DeepSpeed.
• Expérience en NLP et modèles génératifs :
o LLMs et agents IA : LLaMA, GPT, Mistral, Mixtral.
o Frameworks d’intégration : LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy.
o Orchestration d’agents : CrewAI, AutoGen, AgentGPT.
o Recherche d’informations augmentée (RAG) : Elasticsearch, OpenSearch, FAISS, Weaviate.
• Compétences en MLOps et industrialisation :
o CI/CD pour IA : MLflow, DVC, Kubeflow.
o Versioning et déploiement de modèles : ONNX.
o Monitoring et observabilité : WhyLabs, Arize AI, Prometheus pour l'IA
Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data Science, IT et métiers afin d'industrialiser les solutions d'intelligence artificielle et d'assurer leur performance en production.
Missions clés :
1. Conception et entraînemen des modèles IA
• Sélection des algorithmes adaptés (ML/DL)
• Préparation des données d'entraînement
• Optimisation des performances des modèles
2. Mise en production des solutions IA
• Intégration des modèles dans des applications ou services
• Déployement via des pipelines MLOps (CI/CD, monitoring, versioning)
3. Collaboration avec les équipes métiers et techniques
• Comprehension des besoins fonctionnels
• Traduction des cas d’usage en solutions IA concrètes
4. Garanti de la qualité et de l’éthique des modèles
• Évalution des biais, de la robustesse et de la transparence
• Documentation des choix techniques et des limites
5. Veille technologique et amélioration continue
• Suivi des évolutions en IA (modèles, frameworks, outils)
• Testage de nouvelles approches ou architectures
Expérience en tant que responsable de la conception, du développement et du déploiement.
Expérience de 3 ans minimum en développement, fine-tuning et industrialisation de modèles d’IA (LLM, Computer Vision, Generative AI).
None