Scientifique en intelligence artificielle

Scientifique en intelligence artificielle AI Scientist

Au sein de la fonction Données et analytique dune grande institution financière léquipe IA développe des solutions permettant daméliorer lexpérience client et employé dautomatiser certaines activités et daccroître lefficacité opérationnelle. Les initiatives couvrent notamment lIA générative les assistants conversationnels lautomatisation et lutilisation de systèmes agentiques.

Cette fiche synthétise la description de poste fournie qui positionne explicitement le rôle sur le ML lIA générative et les systèmes agentiques.

Rôle et responsabilités
Concevoir entraîner évaluer et optimiser des modèles dapprentissage automatique répondant à des besoins daffaires.
Développer des solutions dIA générative utilisant notamment les LLM les architectures RAG et les systèmes agentiques/multiagents.
Participer au développement de solutions telles que des chatbots assistants intelligents et outils dautomatisation.
Identifier avec les partenaires daffaires les opportunités permettant daccélérer les processus alléger certaines tâches et améliorer lefficacité opérationnelle.
Transformer les besoins et opportunités daffaires en solutions IA concrètes.
Développer les composantes nécessaires à lentraînement lévaluation au déploiement et à lévolution des solutions.
Évaluer la performance la robustesse et la fiabilité des modèles.
Accompagner les équipes dans ladoption des bonnes pratiques en matière dIA de gouvernance et de gestion des risques.
Collaborer étroitement avec les scientifiques de données et les partenaires daffaires afin didentifier et prioriser les cas dusage à valeur ajoutée.

Ces responsabilités reprennent les principaux éléments de la fiche originale notamment le développement ML/GenAI RAG systèmes multiagents collaboration business et industrialisation des solutions.

Outils et compétences
Python et SQL.
Machine Learning et Deep Learning.
Intelligence artificielle générative et LLM.
RAG (Retrieval Augmented Generation).
Systèmes agentiques / multiagents.
Expérience avec des environnements cloud.
Expérience avec des outils tels que AWS Snowflake Git GitHub Copilot ou Jenkins.
Capacité à développer entraîner valider et déployer des modèles en environnement de production.
Capacité à combiner expertise technique et compréhension des besoins daffaires.
Formation universitaire en informatique IA mathématiques statistiques recherche opérationnelle ou domaine connexe.
Environ 3 à 5 ans dexpérience pertinente en ML/IA.
Français et anglais.

Les exigences de formation dexpérience Python/SQL GenAI/RAG et cloud proviennent directement de la fiche client.

CGI offre une estimation raisonnable de la fourchette salariale pour ce poste. Le calcul de cette fourchette dépend de divers facteurs notamment le niveau de compétence le marché géographique lexpérience la formation ainsi que les licences et certifications professionnelles. Les décisions en matière de rémunération dépendent des particularités de chaque cas. Une estimation raisonnable de cette fourchette salariale se situe entre 60000$ et 130000$. Ce poste est vacant.

#LI-MB22

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• French
• Artificial Intelligence
• Python
• Retrieval-Augmented Gen.(RAG)
• Snowflake
• SQL

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