AI/ML Engineer (H/F) in Paris

La Banque de France est une institution indépendante, au cœur des enjeux économiques et financiers et du fonctionnement de l'Europe. Ce rôle central permet à nos collaborateurs d'exercer des missions uniques, avec une forte dimension internationale.

Depuis 1999, la Banque de France est membre de l'Eurosystème, l'autorité monétaire de la zone Euro, composée de la Banque Centrale Européenne (BCE) et des banques centrales nationales des pays ayant adopté l'Euro. Notre institution exerce aujourd'hui 3 grandes missions :

• La stratégie monétaire : La Banque de France participe, par ses études et travaux de recherches, à la préparation et à la mise en œuvre de la politique monétaire décidée par la BCE. Elle est également la gardienne de la monnaie sur notre territoire (émission et contrôle de la qualité de la monnaie fiduciaire).
• La stabilité financière : La Banque de France est chargée de la règlementation, de la prévention des risques et de la sécurité des dépôts des épargnants. Elle assure, grâce à l'ACPR, le contrôle des établissements financiers : banques, assurances et mutuelles. Elle veille également au bon fonctionnement des systèmes de paiement.
• Les services à l'économie et à la société : La Banque de France accompagne au quotidien les Français et les entreprises : traitement des dossiers de surendettement ; médiation du crédit, cotation et accompagnement des TPE-PME. Pour l'État, elle tient le compte du Trésor public, les comptes courants de bons du Trésor et élabore la balance des paiements.

Vos missions seront les suivantes :

• Comprendre les besoins métiers et techniques afin de concevoir des solutions d'IA industrialisables.
• Apporter son expertise en Intelligence Artificielle (IA) et Machine Learning (ML) auprès des projets, équipes techniques et utilisateurs.
• Garantir la robustesse, la sécurité, la performance (temps de réponse, consommation mémoire, scalabilité) et la traçabilité des solutions IA mises en production.
• Concevoir, en collaboration avec les data scientist et data engineer et les équipes de la DGSI, les architectures et pipelines de traitement des données automatisés dans le SI.
• TRANSFORMATION, MODÉLISATION ET MISE EN PRODUCTION DES MODÈLES
• Intégrer, développer et optimiser des modèles d'apprentissage automatiques.
• Développer, orchestrer et exposer des applications d'IA générative (utilisation des modèles LLM, mise en œuvre d'architectures de type RAG et agentiques).
• Construire et automatiser les jeux de données d'entraînement et de test.
• Évaluer et monitorer les performances des modèles en production.
• Définir et appliquer les règles de gestion du cycle de vie et maintenance des modèles (MLOps).
• Standardiser les processus de développement, d'intégration et de déploiement (CI/CD, tests, versioning).
• Mettre en œuvre les outils et pratiques facilitant le déploiement continu des modèles et des services IA dans des environnements cloud ou on premises.
• Mettre en forme et exposer les résultats des modèles via des API ou services.
• Contribuer à la gouvernance des modèles IA/ML, documentation, description des hypothèses, métriques, limites d'usage, explicabilité et conditions de réentraînement.
• Documenter les solutions développées, partager et expliquer les résultats.
• Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des solutions nouvellement déployées.
• Réaliser une veille technologique des outils, architectures et bonnes pratiques IA/ML et Data Science.
• Diffuser la culture Data au sein de la Banque et participer aux événements externes.

Diplômé d'un Bac+5 en informatique, data science, intelligence artificielle, mathématiques appliquées ou domaine équivalent, vous avez au moins une expérience de 2 ans dans ce domaine.

Compétences :

• Excellente maîtrise du développement informatique, notamment en Python.
• Connaissance des outils de tests logiciels, de l'intégration continue (CI/CD) et du développement piloté par les tests (TDD).
• Bonne compréhension des architectures agentiques et des systèmes d'IA.
• Maîtrise des algorithmes de machine learning et de deep learning.
• Solides connaissances en mathématiques, statistiques et méthodes quantitatives.
• Maîtrise des méthodes de gestion de projet.
• Bonne capacité à communiquer et à travailler en équipe.
• Anglais professionnel, à l'écrit comme à l'oral.

Qualités recherchées :

• Curiosité professionnelle et veille technologique.
• Rigueur, précision et sens de l'organisation.
• Esprit méthodique et analytique.
• Capacité à prendre des initiatives et à être force de proposition.
• Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes.