Data/AI Engineer Industrialisation & MLOps IA H/F

Crédit Agricole

Guyancourt, FRonsitePosted Aug 1, 2026
Posting intelligenceActively listed

Skills

kubernetesdockergitlabpythoncicdml

About the role

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

Animer la communauté IA sur l'industrialisation

#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.

Questions about this role

Click "Apply with AI Applyd" above and you are done. Your resume is rewritten for this advert, the screening questions are answered, and it is submitted on Crédit Agricole's own hiring system. No retyping your history, no fourteen tabs, no evening lost.

Compensation for MLOps Engineer roles in France varies widely by seniority, employer size, and remote vs onsite arrangement. Check the salary range on this listing when published, or browse our MLOps Engineer hub for France medians across recent openings.

You never touch the form - the application is filled and submitted for you on Crédit Agricole's own hiring system. It is not marked sent when we press submit. It is marked sent when a confirmation from their system arrives at the address we apply with, and your dashboard shows which stage each application is at until then.

Twelve applicant tracking systems have a real apply path: Workday, Greenhouse, Lever, Ashby, Workable, iCIMS, Personio, Recruitee, Teamtailor, Rippling, Breezy and SmartRecruiters. Your application goes in on the employer's own hiring system, never into an aggregator queue.

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