Offre d'emploi ML Expert

Vous ferez partie de l'équipe d'Ingénierie en Intelligence Artificielle, au sein de la division Technologies Émergentes et Données (GETD) du groupe.

Cette équipe transversale a pour mission de développer des initiatives basées sur l'IA (preuves de concept, preuves de valeur, pilotes) avec les différentes entités, les partenaires stratégiques, ainsi que de définir et de mettre en œuvre les meilleures pratiques, outils et modèles de collaboration en matière d'IA à suivre dans l'ensemble du groupe.

Notre équipe est composée de 10 personnes réparties dans 3 pays (France, Espagne et Suisse) et nous travaillons en mode hybride (60 % à distance + 40 % sur site).

Le groupe est un leader mondial de l'assurance et de la gestion d'actifs présent dans près de 60 pays. Nous utilisons l'Intelligence Artificielle pour protéger nos plus de 100 millions de clients dans tous les domaines clés de l'assurance (Dommages et Responsabilité Civile, Vie et Épargne, Santé, etc.). En tant qu'entreprise responsable, le groupe a défini et suit des principes d'IA responsable autour de la robustesse, de l'interprétabilité, de l'équité et de la durabilité.

Responsabilités clés

Dans ce rôle, vous devrez :

• Améliorer les solutions de machine learning de bout en bout développées et déployées sur la plateforme Databricks, depuis le prétraitement des données et l'ingénierie des caractéristiques jusqu’à l'entraînement, l'évaluation, le déploiement et la surveillance des modèles.

• Améliorer et mettre en œuvre des modèles/recettes Databricks pour augmenter la scalabilité des cas d'usage en IA.

• Remanier les notebooks en scripts de code de haute qualité qui feront partie des pipelines ML.

• Concevoir et optimiser les pipelines ML sur Databricks, en tirant parti de ses fonctionnalités pour rationaliser le processus de développement et de déploiement des modèles.

• Construire et maintenir une infrastructure MLOps évolutive et fiable sur Databricks, facilitant la gestion des versions de modèles, la surveillance et le déploiement automatisé.

• Codifier les meilleures pratiques pour la surveillance des performances des modèles, la détection de dérives et le réentraînement des modèles, en garantissant des modèles ML de haute qualité et à jour en production.

• Mettre en œuvre des pipelines CI/CD fiables et reproductibles. Mettre en œuvre des tests de données, de modèles et de code.

• Se tenir informé des derniers progrès en MLOps, LLMOps et technologies Databricks, et identifier proactivement des opportunités pour améliorer nos capacités en ML.

• Encadrer et fournir des conseils techniques aux équipes Data Science des entités AXA.

• Créer des actifs et des lignes directrices avec nos stagiaires et la communauté MLOps.

• Participer aux initiatives de gouvernance des données pour garantir la conformité et l'intégrité des produits IA.