Basé sur 22 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 499€/j–650€/j, médiane 571€/j. Cette offre (600€/j) est dans la fourchette.
Au sein d’une entité en charge de la gouvernance et de la maîtrise des risques d’un grand groupe bancaire, une équipe Data & IA se renforce afin d’accélérer la mise en œuvre de solutions analytiques avancées.
Cette équipe a pour objectif de développer et industrialiser des cas d’usage data et intelligence artificielle au service des métiers de l’audit et du contrôle interne.
Dans ce cadre, nous recherchons un Développeur Python / Data Engineer capable d’intervenir sur l’ensemble du cycle de vie des solutions, de l’idéation jusqu’au déploiement en production et au support opérationnel.
Concevoir, développer et industrialiser des solutions data et IA de bout en bout.
Intervenir sur des cas d’usage variés : NLP, LLM, RAG, détection d’anomalies, séries temporelles.
Transformer les prototypes en solutions robustes et industrialisées.
Répondre aux demandes analytiques des utilisateurs métier (analyses, extractions, investigations rapides).
Qualifier et prioriser les demandes entrantes.
Assurer la traçabilité des demandes et des livrables via les outils de suivi.
Transformer les analyses récurrentes en composants réutilisables (scripts, pipelines, librairies).
Définir et appliquer des standards de développement.
Contribuer à la structuration de la roadmap data/IA.
Participer à la conception et à la mise en œuvre des architectures techniques.
Contribuer à la préparation et au déploiement des environnements sur Cloud (GCP).
Participer à la rédaction des dossiers de cadrage et d’architecture.
Administrer et préparer les environnements techniques nécessaires aux équipes.
Participer aux cérémonies Agile (daily, planning, refinements, reviews, rétrospectives).
Collaborer étroitement avec les utilisateurs métiers (inspecteurs, analystes).
Être force de proposition sur les évolutions techniques et fonctionnelles.
Contribuer à l’animation de la communauté Data.
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