Alt - Ingénieur IA H/F - 29

Le Crédit Mutuel Arkéa est un groupe bancaire coopératif, territorial et collaboratif de 10 500 collaborateurs.
Depuis toujours, le Crédit Mutuel Arkéa innove pour répondre aux défis croissants d'un secteur bancaire en pleine mutation. C'est un modèle original aux performances reconnues.
C'est aujourd'hui un groupe puissant et diversifié, avec une trentaine d'entités et une centaine de métiers différents, principalement dans des fonctions commerciales, mais aussi dans l'IT, les risques, la comptabilité, le contrôle/audit, le marketing, le digital ou encore la finance... Toute une palette de métiers, de compétences, de savoir-être pour lesquels le Crédit Mutuel Arkéa accompagne ses collaborateurs pour les faire évoluer et révéler de nouveaux talents

Le Groupe Crédit Mutuel Arkéa s'engage en faveur de l'inclusion, afin de garantir un cadre de travail respectueux de la diversité de chacun. Nous formons et sensibilisons l'ensemble des acteurs de l'entreprise par le biais d'une stratégie inclusion groupe dédiée et nous nous appuyons sur une communauté de salariés engagés, les ambassadeurs inclusion, pour faire vivre et rayonner cette dynamique au sein du groupe.1. Prototypage et Architecture de solutions LLM

- Conception & Prototypage rapide : Bâtir des preuves de concept (PoC) fonctionnelles pour valider des hypothèses produit et répondre à des problématiques métiers concrètes.
- Maîtrise de l'IA Générative : Concevoir et implémenter des systèmes de RAG (Retrieval-Augmented Generation) en connectant les LLM à nos sources de données .
- Orchestration & Prompt Engineering : Utiliser des frameworks d'orchestration (ex: LangChain) pour construire des flux complexes (agents, chaînes) et optimiser les stratégies d'interaction pour garantir fiabilité et précision.


2. Développement et Industrialisation (Software Engineering & Cloud)

- Développement d'API : Développer et déployer des API d'IA robustes et scalables sur notre cloud privé ou sur la plateforme Google Cloud Platform (GCP).
- Data Pipelines : Créer et améliorer les pipelines de traitement de données nécessaires au bon fonctionnement des modèles.
- MLOps & Hybridation : Participer au maintien de l'architecture IA hybride (on-prem/cloud) pour couvrir tout le cycle de vie du modèle (développement, inférence, monitoring).


3. Orientation Produit et Engagement Métier

- Analyse du besoin : Collaborer avec les interlocuteurs métier pour traduire leurs problématiques business en exigences techniques d'IA.
- Expérience Utilisateur : Concevoir des interfaces (UI) simples, intuitives et fonctionnelles pour rendre l'IA accessible aux utilisateurs finaux.


4. Veille et Amélioration Continue

- Veille technologique active : Évaluer et tester en continu les nouveaux modèles (Open Source ou propriétaires) et outils de l'écosystème IA.




Process


- Postulez à cette annonce. Pensez à bien préciser votre projet de formation (diplôme préparé et rythme d'alternance), la zone géographique de votre recherche et proposer un CV en français.
- Complétez nos tests de recrutement pour vous préparer et mieux vous connaître d'un point de vue professionnel ! (invitation aux tests reçue par mail sous quelques jours)
- Présentez vos motivations à un(e) manager lors d'un entretien (présentiel ou visio)
- Félicitations, Il ne reste plus qu'à signer votre contrat !



A chaque étape, si votre candidature n'est pas retenue, vous recevrez un retour par mail.

Si vous avez répondu à plusieurs annonces, vos évaluations restent valables (vous ne les passez qu'une fois).