ML Engineer confirmé H/F

About BNPP

BNP Paribas (BNPP) est une banque commerciale française présente dans 63 pays.

Le groupe est issu de la fusion en avril 2000 entre la Banque nationale de Paris, banque née en 1965 de la fusion de l'ancienne banque nationale de crédit et du comptoir national d'escompte de Paris, et de la banque Paribas, établissement né au cours du xixe siècle.

Avec 184 000 employés en avril 2023, la banque est organisée selon trois grands domaines d'activités : services bancaires pour particuliers et pour commerçants, services d'investissement et de protection, services bancaires pour entreprises et institutions.

Job Description

En tant que MLOps Engineer, vous serez responsable de la mise en place, de la gestion et de l'optimisation des pipelines de machine learning pour assurer la qualité, la frugalité et la conformité des modèles d'IA. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de data science et d'ingénierie pour garantir le déploiement efficace et sécurisé des modèles d'IA dans les environnements de production.

Responsibilities

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de machine learning pour automatiser le déploiement des modèles d'IA.
• Assurer la qualité continue des modèles en mettant en place des outils de monitoring et de gestion des performances.
• Collaborer avec les équipes de data science pour intégrer les modèles dans les systèmes existants.
• Garantir la conformité des modèles d'IA avec les normes de sécurité et de gouvernance du groupe.
• Participer à l'élaboration de la politique d'IA du groupe en collaboration avec le Centre de Compétence en IA.
• Assurer la communication et la coordination avec les autres départements et équipes du groupe pour promouvoir les bonnes pratiques en MLOps.

Le poste est basé à Montreuil. Les nouvelles méthodes de travail sont à l'honneur avec un immeuble totalement aménagé pour le Flex-Office et le télétravail (2,5 jours/semaine).

Career Development

Vous pourrez évoluer vers un rôle de master expert ou vers une spécialisation dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage Naturel ou l'apprentissage par renforcement.

Vous aurez accès à des formations et des conférences pour vous tenir à jour sur les dernières avancées en matière d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle.

Benefits

• Un package rémunération et des avantages :
• Un fixe annuel brut et un variable individuel et/ou collectif (défini en fonction de votre performance et 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 de travail hybride : jusqu'à 2,5 jours de télétravail par semaine à définir avec votre manager.

Rejoignez un Groupe engagé et prenez part à notre grand projet de transformation vers la construction d'un monde plus durable. Découvrez nos engagements pour notre clientèle et la société.

Engagez-vous à nos côtés sur votre temps professionnel, à travers notre programme OneMillionHoursToHelp.

Qualifications

• Vous êtes diplômé(e) d'une école d'ingénieur ou université (Bac+5 à Bac+8) avec spécialisation en IA/ML, mathématiques appliquées, statistique ou informatique.
• Vous avez au moins 8 d'expérience en IA appliquée ou MLOps et maitrisez les outils de déploiement automatisé comme Docker ou Kubernetes.
• Vous êtes à l'aise avec les solutions CI/CD telles que Gitlab CI ou Jenkins.
• Vous savez mettre en place des pipelines de données robustes avec Apache Kafka et Airflow.
• Vous comprenez les enjeux de l'industrialisation de l'intelligence artificielle et avez une expérience dans la mise en place de solutions industrielles en IA.
• Vous possédez d'excellentes qualités relationnelles qui vous permettent d'influencer, de négocier et de fédérer autour d'un objectif commun.
• Enfin votre capacité d'adaptation finira de nous convaincre.

Recruitment Process

Au cours de la procédure de recrutement, vous serez amené à passer des tests techniques et à partager un exemple de code personnel ou professionnel anonymisé (Github, notebook exporté en PDF, …) détaillé, ainsi qu'à passer des tests techniques afin d'évaluer votre capacité à déployer des modèles dans un environnement Kubernetes.

Si votre CV est retenu par notre équipe de recrutement, vous serez amené à passer un à tr