Au sein de la division « Perspectives et Accélération des Initiatives Digitales », l'équipe IA Factory a pour vocation de concevoir, développer, industrialiser et entretenir des modèles d'Intelligence Artificielle pour le compte du groupe Groupama et opérées par G2S.

Dans le cadre de son développement, il est nécessaire de renforcer l'activité sur ce domaine et de sécuriser le maintien des compétences en cours d'acquisition sur les technologies concernées.

Au sein cette équipe, le(a) candidat(e) retenu(e) participera à la phase d'industrialisation des modèles d'IA et à la mise en oeuvre du socle technique MLOps sous-jacent, ce qui comprend :

- La revue de l'architecture en cours de spécification
- Des propositions d'outillage et intégration dans au coeur du système d'information
- De concevoir et maintenir des pipelines d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) pour les systèmes de machine learning.
- De collaborer avec les équipes de data scientists pour industrialiser les modèles de machine learning.
- D'assurer la scalabilité et la performance des modèles en production.
- De mettre en place des outils de monitoring et de logging pour les applications de machine learning.
- De veiller à la sécurité et à la conformité des données traitées.


De plus, cela comprendra :

- La participation au maintien en condition opérationnelle de la plateforme de développement et du Datalab
- Le support aux autres équipes de data-science du groupe
- La définition, publication et évolution des normes et documents de référence
- Assurer une veille technologique afin de maintenir l'adéquation des performances et des spécificités des modèles vis-à-vis des besoins de l'entreprise

#G2S #GROUPAMA #LI-HYBRID #IA #MLOPS

Compétences technologiques souhaitées :

- Maîtrise des outils de containerisation (Docker, Kubernetes).
- Expérience avec les plateformes cloud (AWS, Azure).
- Connaissance des outils de CI/CD (Jenkins, GitLab CI).
- Bonne compréhension des algorithmes de machine learning.
- Programmation en Python et connaissance des bibliothèques ML (TensorFlow, PyTorch).

Une montée en compétences progressive sera prévue sous l'encadrement de sachants.

Périmètres techniques spécifiques et skills :

- Maitrise des rafraîchissements et des montées de versions mineurs.
- Rédaction de procédure et consigne.
- Méthode Agile
- Capacité à travailler en équipe multidisciplinaire.
- Résolution de problèmes et pensée critique.
- Gestion du temps et des priorités.

Dynamique, autonome, vous êtes reconnue(e) pour votre rigueur , votre sens du service et votre esprit d'équipe.