Ingénieur IA Senior H/FCrédit Mutuel Arkéa

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.

Vos missions au sein de l'équipe seront les suivantes :
Leadership technique et stratégique : Définir les orientations techniques et superviser la réalisation de proofs of concept et de prototypes complexes, assurant leur alignement avec la stratégie produit globale.
Architecture d'Orchestration LLM : Concevoir, mettre en oeuvre et optimiser des architectures d'orchestration de LLM robustes et scalables, incluant la gestion de workflows complexes et d'agents autonomes.
Gouvernance RAG avancée : Définir et implémenter la stratégie globale pour les systèmes de Retrieval-Augmented Generation (RAG), y compris le choix des bases de données vectorielles (VDB), les stratégies d'indexation et l'optimisation des performances en production.
Expertise en Prompt Engineering & Stratégie : Établir et diffuser les meilleures pratiques de Prompt Engineering à l'échelle de l'équipe, et développer des stratégies d'interaction modèle avancées pour garantir la fiabilité, la précision et la sécurité des systèmes d'IA.
Déploiement et opérationnalisation (MLOps) : Encadrer techniquement le développement et le déploiement d'API d'IA critiques sur le cloud privé ou Google Cloud Platform (GCP), en mettant l'accent sur la modularité, la performance, la sécurité et la scalabilité en conformité avec les standards du groupe.
Propriété de l'Architecture IA : Être garant de l'architecture IA hybride (on-prem et GCP) et portable, et en assurer la maintenance et l'évolution pour toutes les phases du MLOps (développement, inférence, monitoring, gouvernance de données).
Veille technologique stratégique : Mener une veille active et évaluer l'impact stratégique des nouveaux modèles, outils et techniques de l'écosystème IA pour recommander des intégrations pertinentes.
Mentor et collaboration Inter-équipes : Piloter la collaboration avec les autres équipes, servir de mentor technique pour les ingénieurs plus juniors et assurer le transfert de connaissances.

Vous disposez d'au moins deux ans d'expérience sur la mise en production et l'orchestration des modèles génératifs et au moins cinq ans d'expérience dans l'ingénierie logicielle ou l'ingénierie machine learning.
Vous êtes titulaire d'un diplôme bac+5 en informatique, mathématiques appliquées ou domaine connexe.
Compétences techniques :
Expertise en architecture de systèmes d'IA : Capacité à concevoir des solutions de bout en bout, hautement disponibles et résilientes.
Expertise en Python : Maîtrise avancée pour le développement applicatif, incluant la capacité d'auditer, d'optimiser et de garantir la qualité du code (tests unitaires, intégration).
Expertise des frameworks GenAI : Expérience approfondie et capacité à faire évoluer les architectures basées sur des frameworks comme LangChain ou équivalents.
Connaissance experte des LLM : bonne compréhension approfondie non seulement du fonctionnement des modèles de langage.
Développement d'API sécurisées : Solide expérience en architecture de microservices et en création d'API hautement performantes et sécurisées.
Expertise en Bases de Données Vectorielles (VDB) : Maîtrise des VDB (ex: pgvector) et des stratégies d'indexation, de recherche et de mise à jour pour des cas d'usage sémantiques complexes.
Expertise MLOps complète : Expérience en mise en place de pipelines CI/CD, de systèmes de monitoring de modèles et de gestion de la traçabilité (lineage) en production.
Expertise en Cloud Architecture GCP : maîtrise de Google Cloud Platform et de ses services critiques (GKE, Vertex AI), un plus.
Workflow Management : Connaissance et expérience pratique avec des outils de gestion de workflows complexes (ex: Temporal).
Sensibilité aux contraintes réglementaires : Capacité à appréhender et intégrer les contraintes réglementaires et éthiques liées au développement de produits d'IA dans les secteurs bancaire et assurantiel.
Qualités personnelles :
Vision stratégique,
Leadership et mentorat,
Esprit critique et prise de décision,
Résolution de problèmes complexes,
Curiosité intellectuelle et autonomie,
Communication et influence,
Travail en équipe et collaboration transverse,
Adaptabilité et gestion de projet.