Ml Engineer

**Missions, équipe et environnement de travail, ça donne quoi ?**

Notre équipe AIR Tech a une position unique pour piloter la transformation numérique de la banque par le développement de solutions Machine Learning, NLP et GenAI, et ce pour l’ensemble des équipes au sein des départements suivants:
Conformité : fraude, lutte contre le blanchiment d'argent, le financement du terrorisme...

RISK : couverture du risque opérationnel, de crédit, de marché,

En tant que ML Engineer, vous rejoindrez une équipe en forte croissance d'une quarantaine d’experts en IA à date (ML Engineers, Data scientists et Business Analysts) en charge du développement de solutions IA pour ces équipes.

**Vous serez amené(e) à**:
Au sein de l’équipe AirTech, vous travaillerez en étroite collaboration avec des Data Scientists et ML Engineers:
Vous contribuerez à l'industrialisation de l'analyse et de la modélisation des données structurées et non structurées, avec un focus particulier sur la GenAI, en très forte hausse à la fois dans le groupe et au sein de l’équipe.

Vous prendrez part à l'effort collectif de l'équipe pour construire des outils et des frameworks afin d'améliorer l'efficacité, avec un accent sur la livraison de code et de modèles dans des standards de production.

Vous serez également impliqué(e) dans les activités MLOps, notamment dans le déploiement et la surveillance de nos modèles ML en production.

Vous travaillerez en étroite collaboration avec les Data Scientists et ML Engineers pour définir et exploiter un cycle de vie des modèles d'IA et pour garantir les performances optimales de notre portefeuille de modèles.

**LES RESPONSABILITÉS CLÉS**:
Intégration des modèles de machine learning et GenAI dans les processus métiers (CI), en assurant un déploiement fluide et des performances efficaces

Support aux Data Scientists pour garantir une structuration du code dans un standard de production (refactoring du code et implémentation de la stratégie de testing) et une automatisation optimale des workflows.

Contribution aux différentes phases des projets de data science depuis la phase exploratoire du projet jusqu’à sa mise en production et son monitoring.

Développement, déploiement et maintenance d'Applications Web, supports essentiels de nos solutions IA.

Veille technologique sur le thème de l'intelligence artificielle (par exemple, examen des solutions internes ou externes).

Participation au développement et à la mise en production des use cases de type GenAI, via le tuning de modèles open source.

Au-delà des projets, il est attendu des Data Scientists et ML Engineers de partager leur expertise à plusieurs niveaux : au sein de l'équipe par le biais de sessions de partage technique, mais aussi au-delà, lors de nos séances régulières de discussion ouverte sur l'IA.

**ET APRÈS ?**:
Au sein de l'équipe AIR Tech vous participerez non seulement à des expérimentations IA et data mais aussi à des projets destinés à passer en production : cette expérience vous donnera une vision de bout en bout d'une industrialisation de l'IA et des challenges associés.

Vous découvrirez de nombreux métiers en travaillant avec des interlocuteurs variés (Métier, IT, RISK, Conformité, Data office...).

Vous développerez par ailleurs votre connaissance du fonctionnement de la banque : risques, compliance,..., qui vous ouvrira des perspectives dans la gestion de projets IA au sein des entités du groupe BNP Paribas, en France ou à l’international.

**Travailler chez BNP Paribas c’est**:
Un package rémunération et des avantages:

- Un fixe annuel brut sur 12 mois et un variable individuel et/ou collectif (défini en fonction de votre performance et/ou de celle de votre équipe).
- Plan épargne entreprise/retraite, intéressement et participation, couverture santé et prévoyance, activités sociales et culturelles via le comité d’entreprise,
- De la flexibilité avec un rythme de travail hybride : jusqu’à 2,5 jours de télétravail par semaine à définir avec votre manager

**ÊTES-VOUS NOTRE PROCHAIN OU PROCHAINE ML ENGINEER ?**:
De formation Bac +5 en école d’ingénieurs, de commerce ou un équivalent en cursus universitaire avec une spécialisation en Computer Science.

Vous justifiez d'au moins 3 d'expérience dans un poste similaire, avec une maitrise des compétences suivantes:
Maitrise du langage Python,

Méthodologies DevOps et MLOps : construction et maintenance de pipelines CI/CD en utilisant des outils tels qu'Ansible, Jenkins, GitLab CI, Docker et Kubernetes, ou dans la construction, le déploiement et la surveillance de modèles ML en production en utilisant des outils tels que MLFlow et Kubeflow

Frameworks web (Angular, JavaScript, Flask, React, Apache)

Bases de données structurées SQL et non structurées ElasticSearch.

Vous avez des connaissances en matière de data, de mathématiques appliquées et algorithmes, de modèles prédictifs.
Vous parlez couramment anglais et votre niveau de français est avancé.

Votre adaptabilité, votre capacité à col