> Markdown version of [/jobs/ext/1874849-data-ai-engineer-industrialisation-mlops-ia-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1874849-data-ai-engineer-industrialisation-mlops-ia-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data/AI Engineer Industrialisation & MLOps IA H/F - **Company:** Groupe Crédit Agricole - **Location:** Guyancourt, France (Remote available) - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Continuous Integration, Information Engineering, Data Transformation, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, NoSQL, Software Engineering, Delivery Pipeline, Deep Learning, Generative AI, Gitlab, Git, Kubernetes, Machine Learning Operations, Docker - **Published:** August 1, 2026 - **Apply:** https://groupecreditagricole.jobs/fr/nos-offres-emploi/577-170477-401-dataai-engineer-industrialisation-et-mlops-ia-hf-reference--2026-114695--/ ## About the Role o Une expérience significative de mise en production d'un modèle IA. o Une expérience confirmée en Data Engineering, Software Engineering ou MLOps, ayant travaillé sur des projets IA, Machine Learning, IA générative ou Data à vocation industrielle. o Une expérience concrète de mise en production d'un modèle IA ou d'un service Data/IA qui sera indispensable. o La maîtrise des problématiques de CI/CD, packaging, déploiement, monitoring et exploitation dans des environnements cloud, conteneurisés ou fortement sécurisés. o Capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires : Data Scientists, architectes, équipes plateformes, équipes d'exploitation et métiers. o Une expérience dans un environnement réglementé ou à fortes exigences de sécurité sera particulièrement appréciée. Niveau d'expérience minimum 3 - 5 ans, o Bonne Compréhension Machine Learning, Deep Learning et IA générative o Industrialisation des modèles Data Science o Architectures RAG : embeddings, bases vectorielles, retrieval, orchestration o Préparation, transformation, qualité et traçabilité des données o Gestion contraintes performance et ressources (entraînement/inférence) o Maîtrise MLOps, DevOps et pipelines CI/CD o Git, GitLab, Docker, Kubernetes o Gestion artefacts, secrets, dépendances et déploiements o Livrables automatisés, sécurisés et reproductibles o Monitoring et observabilité o Excellente maîtrise Python o Développement API et architectures de services distribuées o Bases relationnelles, NoSQL et vectorielles o Composants robustes, maintenables et exploitables o Performance, scalabilité, sécurité et résilience, o Esprit d'équipe et travail transverse o Rigueur et qualité industrielle o Tenue des engagements o Curiosité technique o Communication orale et écrite o Vulgarisation technique o Autonomie, pragmatisme et force de proposition ## Description Le Centre d'Excellence IA définit les standards, cadres d'architecture, méthodes et bonnes pratiques permettant une adoption industrielle de l'IA au sein de CA-GIP. En lien avec les équipes Data & IA, plateformes IA et CA Artificial Intelligence, le CoE IA accompagne les projets dans l'identification, conception et industrialisation des cas d'usage IA à forte valeur ajoutée. Le Data/AI Engineer transforme les expérimentations IA en solutions industrialisables, sécurisées, supervisables et exploitables à l'échelle. Vous rejoindrez dans ce contexte une équipe fondatrice au cœur de la stratégie IA de CA-GIP et participerez à la transformation IA-Native, en lien avec l'écosystème IA du Groupe Crédit Agricole., En qualité de Data/AI Engineer, vos principales missions se déclineront autour des axes suivants : Industrialisation des modèles IA * Accompagner les projets depuis l'expérimentation jusqu'à la production * Concevoir les chaînes d'industrialisation pour le déploiement des modèles * Construire des processus reproductibles, sécurisés et automatisés * Assurer le lien entre Data Scientists, équipes plateformes et métiers Data Engineering pour l'IA * Développer les traitements de préparation, intégration et transformation des données * Contribuer à la qualité, traçabilité et sécurité des flux * Intégrer avec les socles Data et IA du Groupe * Implémenter les bonnes pratiques ML, IA générative, RAG et systèmes agentiques MLOps, LLMOps et automatisation * Mettre en œuvre les pratiques MLOps : entraînement, validation, déploiement, monitoring * Développer les pratiques LLMOps pour modèles de langage, RAG, prompts, embeddings * Créer les pipelines CI/CD et automatiser les livrables techniques * Capitaliser les patterns réutilisables Monitoring et observabilité * Construire les tableaux de bord de suivi production * Définir les indicateurs : performance, dérive, qualité, erreurs, alertes * Diagnostiquer les incidents et améliorer les solutions Sécurité et conformité * Intégrer sécurité et maîtrise des risques dès la conception * Appliquer l'AI Security by Design, gouvernance et auditabilité * Sécuriser pipelines, accès, secrets et environnements Capitalisation et bonnes pratiques * Documenter architectures et modes opératoires * Partager les bonnes pratiques avec les équipes * Animer la communauté IA sur l'industrialisation, o Environnement cloud majeur et conteneurisé o Plateformes IA/Data industrialisées o Contraintes exploitation, supervision et support production o Sécurité pipelines IA/Data et AI Security by Design o Traçabilité, auditabilité, conformité et gestion des risques, Travailler chez CA-GIP c'est évoluer dans un cadre de travail épanouissant avec des locaux au goût du jour, et prévoyant des espaces pour tous vos besoins : lieux de brainstorming, cocons, salles de réunion Teams, open spaces, restaurants d'entreprise, cafétérias… Le CSE propose de nombreuses activités (locations, voyages, clubs…) mais également des enveloppes sur la base du Quotient familial (garde d'enfants, aide à la personne, remboursement sur factures, chèques cadeaux…). ## Related Videos - [Developer Experience, Platform Engineering and AI powered Apps](https://www.wearedevelopers.com/videos/990-developer-experience-platform-engineering-and-ai-powered-apps) - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Leveraging Real time data in FSIs](https://www.wearedevelopers.com/videos/806-leveraging-real-time-data-in-fsis) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [Navigating the AI Revolution in Software Development](https://www.wearedevelopers.com/videos/1266-navigating-the-ai-revolution-in-software-development) - [Git for Code Reviews](https://www.wearedevelopers.com/videos/429-git-for-code-reviews) ## Related Articles - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [MLOps – What’s the deal behind it?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/125-mlops-what-s-the-deal-behind-it) - [What Industries Outside of AI Are Hiring The Most AI Experts?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/98-what-industries-outside-of-ai-are-hiring-the-most-ai-experts) - [Coffee with Developers - Maria Apazoglou - Making AI understandable for all in production](https://www.wearedevelopers.com/magazine/475-coffee-with-developers-maria-apazoglou-making-ai-understandable-for-all-in-production) - [Navigating the AI Shift](https://www.wearedevelopers.com/magazine/629-navigating-the-ai-shift) - [MLOps And AI Driven Development](https://www.wearedevelopers.com/magazine/82-mlops-and-ai-driven-development)