ML Engineer / Développeur Python Senior – Développement assisté par IA (H/F)

Notre client, un grand groupe bancaire international et un acteur majeur des services financiers en Europe, a fait de l'intelligence artificielle un levier central de sa transformation. Plusieurs cas d'usage sont déjà en production auprès des collaborateurs, et l'enjeu porte désormais sur l'accélération et l'industrialisation des développements.

Au sein de la direction IT Innovation, l'équipe IA renforce ses capacités avec un profil technique senior. Tu interviendras sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions Data et IA : développement et mise en production de modèles de Machine Learning, exposition via des API et des microservices, mise en place de pratiques MLOps, tests et documentation.

Il s'agit d'un rôle de réalisation, pas de développement d'agents IA. L'IA générative est ici avant tout un outil de production : tu utiliseras Claude Code et GitHub Copilot de manière avancée sur tout le cycle de développement pour livrer plus vite, sans compromis sur la qualité.

Profil candidat:
Tu es un ingénieur senior qui se situe à l'intersection de trois compétences :

le ML Engineering : une expérience réelle d'entraînement, d'industrialisation et de mise en production de modèles ;

le software engineering en Python : un code de qualité, testé et maintenable, en production ;

le développement assisté par IA : Claude Code et GitHub Copilot font déjà partie intégrante de ta façon de développer, au-delà d'un usage ponctuel.

Tu as au moins 5 ans d'expérience et tu es à l'aise pour travailler au contact des Data Scientists, des architectes solutions et des équipes métiers. Une expérience dans le secteur bancaire ou financier est un plus.

Compétences attendues

Au moins 5 ans d'expérience en développement Python en production

Expérience confirmée en ML Engineering : entraînement, industrialisation, déploiement et monitoring de modèles

Maîtrise avancée de Claude Code et de GitHub Copilot sur le cycle de développement (génération de code, refactoring, tests, revue, documentation)

Capacité à décomposer des problèmes complexes en instructions claires pour l'IA, puis à valider et optimiser le code généré

Développement d'API (FastAPI, Flask, REST) et architecture microservices

Pratiques MLOps : versioning des modèles, suivi des expérimentations, détection de dérive

Tests et qualité du code (pytest, couverture, revues de code)

CI/CD, Docker et environnement cloud

Bases de données SQL ; notions de NoSQL ou de bases vectorielles appréciées

Connaissance des LLM (RAG, prompt engineering) appréciée

Anglais courant, à l'écrit comme à l'oral

Savoir-êtreEsprit critique face au code généré par l'IA

Pragmatisme : bon équilibre entre vitesse de livraison et qualité

Rigueur dans la validation et l'optimisation du code

Autonomie et force de proposition

Capacité à décomposer des problèmes complexes

Bon relationnel et goût du travail en équipe

Curiosité et veille active sur l'IA et les outils de développement

Envie de partager ses bonnes pratiques avec l'équipe