Ingenieur machine learning H/F

Crédit Mutuel Arkéa
Brest, France
about 1 month ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours

Tech stack

Application Programming Interfaces (APIs) DevOps Python (Programming Language) Machine Learning Software Engineering Google Cloud Kubernetes Machine Learning Operations

Job description

En tant qu’ingénieur en machine learning au sein du Crédit Mutuel Arkea, vous serez responsable de la mise en oeuvre et de la maintenance des modèles de machine learning utilisés pour optimiser divers aspects des opérations de l’entreprise. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes techniques et opérationnelles pour concevoir des solutions innovantes basées sur les données. En qualité d’Ingénieur machine learning (H/F), voici les missions que vous vous verrez attribuer : Développer et déployer des API de machine learning sur le cloud privé du groupe ou sur la plateforme Google Cloud Platform (GCP) pour résoudre des problèmes spécifiques à l’entreprise. Orchestrer des API de traitement de données et de machine learning au sein de workflows complexes Définir et maintenir l’architecture de machine learning hybride (on-prem et GCP) et portable pour toutes les phases du MLOps (développement, ré-entraînement, inférence, suivi de modèle) Participer aux évolutions du framework de développement de machine learning de l’IA factory (pyarchetype) Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement logiciel pour intégrer les modèles dans les applications existantes. Assurer la surveillance continue des modèles déployés, effectuer la gestion des incidents pour assurer le maintien en conditions opérationnelles. Documenter de manière exhaustive le processus de déploiement des modèles, y compris les choix d’architecture, les algorithmes utilisés et les résultats obtenus. Rester informé.e des avancées technologiques et des meilleures pratiques en matière d’apprentissage automatique, en apportant des recommandations pour améliorer constamment les processus et les résultats.

Requirements

Expériences professionnelles et formation Diplôme en informatique, mathématiques appliquées ou domaine connexe. Expérience pratique dans le développement et le déploiement de modèles de machine learning. Compétences techniques Maîtrise de la programmation en python. Expérience en DevOps, avec une spécialisation en IA ou en apprentissage automatique. Maîtrise de Google Cloud Platform et de ses services (Kubernetes). Si possible, connaissance de gestion de workflows complexes (Outil utilisé : Temporal) Compréhension des concepts statistiques et mathématiques sous-jacents aux modèles de machine learning. Qualités personnelles Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec les autres services Capacité à appréhender les contraintes liées au développement de produits d’IA dans le secteur bancaire et assurantiel.

About the company

Le Crédit Mutuel Arkéa est un groupe bancaire coopératif, territorial et collaboratif de 10 500 collaborateurs. Depuis toujours, le Crédit Mutuel Arkéa innove pour répondre aux défis croissants d’un secteur bancaire en pleine mutation. C’est un modèle original aux performances reconnues. C’est aujourd’hui un groupe puissant et diversifié, avec une trentaine d’entités et une centaine de métiers différents, principalement dans des fonctions commerciales, mais aussi dans l’IT, les risques, la comptabilité, le contrôle/audit, le marketing, le digital ou encore la finance… Toute une palette de métiers, de compétences, de savoir-être pour lesquels le Crédit Mutuel Arkéa accompagne ses collaborateurs pour les faire évoluer et révéler de nouveaux talents

Apply for this position

This job is hosted externally. Click below to view the full posting and apply.

Apply on emploi.ouest-france.fr

Good distractions

Talks and stories from around this role — technically off-topic, practically not.

7:10 min

Exploring pathways into the machine learning engineering field

Jose Luis Latorre Millas · LIVE

2:17 min

Mapping the maturity roadmap for scaled devops adoption

Dominik Krichbaum Dominik Krichbaum · WWC Europe 2026

2:28 min

Understanding Kubernetes architecture and core cluster components

Marc Nimmerrichter · WWC 2022

6:10 min

Unlocking free learning credits via Google Cloud Innovators

Asrar Asrar · WWC 2024

1:26 min

Developing AI solutions for large banking scales

Markus Hacker Markus Hacker +1 · WWC 2025

3:18 min

Scaling global network engineering through DevOps culture

Stuart Clark · LIVE

Videos

See all

Related articles

See all