Développeur Data & IA Python - Freelance

Taux journalier (TJM): 395

Contexte

Rattachée au plus haut niveau du Groupe BPCE, l’Inspection Générale joue un rôle crucial dans la gouvernance et la gestion des risques au sein de la banque. En tant qu'entité indépendante, elle est chargée d'évaluer l'efficacité des processus opérationnels, de veiller au respect des réglementations et de s'assurer de la conformité des pratiques avec les normes applicables.

Pour faire face aux nouveaux enjeux du secteur bancaire et gagner en efficacité, l’Inspection Générale accélère le développement de ses pratiques en matière d’analyse de données et d'IA via son pôle data :

• En faisant évoluer nos techniques d’analyses, en s’appuyant sur des outils et méthodes de pointe (IA, analyse de données, cloud, etc.) ;
• En développant des applications d’analyse de données et d’IA robustes pour répondre aux besoins métiers des inspecteurs ;
• En construisant et en opérant une infrastructure cloud pour déployer efficacement nos solutions de Data et d'IA au service de l'audit.

Missions

Vous intervenez de l’idéation à la mise en production puis au run, en lien étroit avec les inspecteurs. L’équipe adopte un système de rotation par vague de missions permettant de couvrir l’ensemble du périmètre :

1. Développement tactique via des projets à court et moyen terme
2. Une “hotline data” pour répondre aux besoins au fil de l’eau (questions, extractions, analyses rapides, correctifs)
3. L’industrialisation afin de capitaliser sur les analyses à succès et les rendre réutilisables (produits, composants, packages, pipelines)
4. L’accompagnement des inspecteurs lors de missions sur site en France (mise à disposition d’analyses, outillage, support d’usage)

À ce titre, vos principales missions sont :

• Porter des projets Data & IA de bout en bout : de l’exploration à la mise en production (ex. requêtage en langage naturel, solutions à base de LLM/RAG/agentique, détection d’anomalies, séries temporelles), en veillant à la pertinence métier et à l’industrialisation.
• Assurer une hotline data : répondre aux besoins au fil de l’eau (questions, requêtes, analyses rapides), qualifier/prioriser les demandes, proposer des contournements, et sécuriser la traçabilité (Jira/Confluence).
• Industrialiser et capitaliser : transformer les analyses à succès en solutions réutilisables (composants, librairies, templates, pipelines), définir des standards, et contribuer à une roadmap de projets data/IA à court et moyen terme.
• Cadrer, administrer et assister au déploiement : prendre la main pour administrer et préparer les environnements nécessaires et GCP pour l’équipe. Contribuer à la réalisation des dossiers de cadrage et d’architecture des projets (IA, PowerBI, Dataiku…).
• Participer aux cérémonies Agile (daily, refinements, planning, reviews, rétrospectives) et être force de proposition / leader dans l’animation de la communauté de pratiques de l’équipe.

Outils & Environnement

• Langage Python : maîtrise avancée et écosystème data (Pandas, Numpy), conception d’API (FastAPI, Django, Flask selon contexte), qualité de code, performance, packaging et bonnes pratiques
• SQL & Data Engineering : requêtage, modélisation, qualité/fiabilisation des données, compréhension des flux et des sources (structurées / non structurées)
• Data & IA : bases en Machine Learning et/ou approches NLP (LLM, RAG, requêtage en langage naturel), capacité à prototyper puis industrialiser en gardant le focus sur la valeur métier
• DevSecOps / Qualité : connaissances CI/CD, notamment XLD et XLR, fortement recommandées
• Cloud : connaissance des environnements Cloud (GCP) et des pratiques d’industrialisation associées (sécurité, exploitation, coûts)
• Méthodologie Agile : participation aux cérémonies Agile (daily, refinements, planning, reviews, rétrospectives)
• Outils collaboratifs : Jira, Confluence

Conditions de travail

• Contrat : non précisé
• Localisation : France (avec missions sur site)
• Environnement de travail : équipe agile, rotation par vague de missions
• Déploiement et exploitation sur infrastructure cloud GCP

Atouts supplémentaires

• Angular / TypeScript : composants, services, routing, RxJS, architecture front, gestion d’état, et pratiques de tests (unitaires/E2E)