AI/ML Engineer (H/F)
At a glance
Mid-level Machine Learning Engineering role at Bdf. Paris.
Pay not stated Machine Learning Engineering salary
aimlroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Turn business and technical needs into AI solutions, then keep deployed systems reliable, secure, fast and traceable
- Build data pipelines with data scientists, data engineers and DGSI teams, and integrate or improve machine-learning models
- Develop generative AI applications using LLMs, RAG and agent-based architectures, with automated training and test datasets
- Track production model performance and manage model upkeep, release workflows, testing and version control
- Document model assumptions and limits, explain results, and help users adopt newly launched solutions
What you bring
- A graduate-level degree in computing, data science, AI, applied mathematics or a comparable field
- At least two years of relevant experience and strong Python development skills
- Working knowledge of software testing and CI/CD, plus understanding of agent-based systems and AI
- You can apply machine-learning and deep-learning methods, with solid grounding in mathematics and statistics
- Professional English for written and spoken communication
Who this fits
This Paris-based role suits a mid-level engineer who can build and run AI/ML systems and explain their results to users. You’ll work with technical teams and users, and the position carries cadre status.
From the employer
Type de recrutement :
CDI
Domaine de compétences :
Donnée
Ville :
Paris
Département :
Paris
Description du poste:
La Banque de France recrute un(e) AI/ML Engineer (H/F) pour renforcer ses équipes.
Vos missions seront les suivantes:
CONCEPTION, INDUSTRIALISATION ET EXPLOITATION DES SOLUTIONS IA
Comprendre les besoins métiers et techniques afin de concevoir des solutions d’IA industrialisables.
Apporter son expertise en Intelligence Artificielle (IA) et Machine Learning (ML) auprès des projets, équipes techniques et utilisateurs.
Garantir la robustesse, la sécurité, la performance (temps de réponse, consommation mémoire, scalabilité) et la traçabilité des solutions IA mises en production.
Concevoir, en collaboration avec les data scientist et data engineer et les équipes de la DGSI, les architectures et pipelines de traitement des données automatisés dans le SI.
TRANSFORMATION, MODÉLISATION ET MISE EN PRODUCTION DES MODÈLES
Intégrer, développer et optimiser des modèles d’apprentissage automatiques.
Développer, orchestrer et exposer des applications d’IA générative (utilisation des modèles LLM, mise en œuvre d’architectures de type RAG et agentiques)
Construire et automatiser les jeux de données d’entraînement et de test • Évaluer et monitorer les performances des modèles en production.
Définir et appliquer les règles de gestion du cycle de vie et maintenance des modèles (MLOps).
Standardiser les processus de développement, d’intégration et de déploiement (CI/CD, tests, versioning).
Mettre en œuvre les outils et pratiques facilitant le déploiement continu des modèles et des services IA dans des environnements cloud ou on premises.
Mettre en forme et exposer les résultats des modèles via des API ou services.
Contribuer à la gouvernance des modèles IA/ML, documentation, description des hypothèses, métriques, limites d’usage, explicabilité et conditions de réentraînement.
COMMUNICATION
Documenter les solutions développées, partager et expliquer les résultats.
Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des solutions nouvellement déployées.
Réaliser une veille technologique des outils, architectures et bonnes pratiques IA/ML et Data Science.
Diffuser la culture Data au sein de la Banque et participer aux événements externes.
Profil recherché:
Formation
Diplômé d'un Bac+5 en informatique, data science, intelligence artificielle, mathématiques appliquées ou domaine équivalent, vous avez au moins une expérience de 2 ans dans ce domaine.
Compétences
Excellente maîtrise du développement informatique, notamment en Python.
Connaissance des outils de tests logiciels, de l'intégration continue (CI/CD) et du développement piloté par les tests (TDD).
Bonne compréhension des architectures agentiques et des systèmes d'IA.
Maîtrise des algorithmes de machine learning et de deep learning.
Solides connaissances en mathématiques, statistiques et méthodes quantitatives.
Maîtrise des méthodes de gestion de projet.
Bonne capacité à communiquer et à travailler en équipe.
Anglais professionnel, à l'écrit comme à l'oral.
Qualités recherchées
Curiosité professionnelle et veille technologique.
Rigueur, précision et sens de l'organisation.
Esprit méthodique et analytique.
Capacité à prendre des initiatives et à être force de proposition.
Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes.
Sens de la communication et pédagogie.
Statut cadre
La Banque de France est une institution socialement responsable, attachée au respect de la diversité sous toutes ses formes, à la lutte contre les discriminations, à favoriser la parité Femme/Homme et à garantir un environnement de travail de qualité.
Des aménagements de poste peuvent être organisés pour tenir compte des handicaps des personnes recrutées.
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