Les missions du poste

Créé en France en 1988, Astek est un acteur mondial de l'ingénierie et du conseil en technologies. Fort de son expertise dans de nombreux secteurs industriels et tertiaires, Astek accompagne ses clients internationaux dans le déploiement intelligent de leurs produits et de leurs services, et dans la mise en oeuvre de leur transformation digitale.Depuis sa création, le Groupe a fondé son développement sur une forte culture d'entrepreneuriat et d'innovation, et sur l'accompagnement et la montée en compétence de ses 10 000 collaborateurs qui s'engagent chaque jour à promouvoir la complémentarité entre les technologies numériques et l'ingénierie des systèmes complexes.Rejoignez un Groupe en fort développement en France et à travers le monde avec un chiffre d'affaires de 730M€ en 2025.Tous les détails sur le Groupe sur le site https://astek.net. Et vous pouvez aussi nous suivre sur notre blog : https://blog.groupeastek.com.Astek est engagée en faveur de l'emploi de personnes en situation de handicap.

Rejoindre Astek, c'est choisir :un accélérateur d'expérience, où chaque mission est une opportunité de progresserun accès à une multitude de projets techniquement passionnants pour nos clients comme en interneun accompagnement de proximité individualisé pour un parcours professionnel sur mesureun apprentissage continu, grâce à notre Académie de formation interneun environnement de travail convivial et inclusif, soutenu par des pratiques RH certifiées #TopEmployer2026Let's move forward.

Ce que nous allons accomplir ensemble :

Vous rejoignez les équipes IA d'un grand établissement bancaire pour contribuer à la conception, au développement et à la mise en production de solutions basées sur l'intelligence artificielle générative et le machine learning, au service des métiers et des directions techniques.

Votre mission (...si vous l'acceptez !) :

Missions principales

  • Concevoir, développer et industrialiser des modèles de machine learning et des solutions basées sur des LLM (Large Language Models)
  • Participer à la conception d'architectures IA génératives : RAG (Retrieval Augmented Generation), agents conversationnels, assistants métiers
  • Adapter et fine-tuner des modèles de langage en fonction des cas d'usage métiers (finance, conformité, relation client, etc.)
  • Assurer la mise en production et le suivi des modèles en conditions réelles (MLOps)
  • Travailler en étroite collaboration avec les équipes data, les métiers et les équipes infrastructure
  • Veiller à la conformité, à la sécurité et à l'explicabilité des modèles déployés, exigences particulièrement fortes dans le secteur bancaire
  • Assurer une veille technologique active sur l'écosystème IA et LLM

Votre Stack de Jeu :

Langages et data science
Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn

IA générative et LLM
LangChain, LlamaIndex, Hugging Face Transformers, API LLM (Mistral AI, OpenAI, Anthropic Claude), techniques de fine-tuning et de prompt engineering

Machine Learning / Deep Learning
PyTorch, TensorFlow

Bases vectorielles et RAG
FAISS, Pinecone, Weaviate, Elasticsearch

MLOps et industrialisation
Docker, Kubernetes, MLflow, Git, CI/CD

Cloud
Azure (avec une appétence pour Azure OpenAI Service), AWS ou GCP selon les environnements clients

Environnement Big Data (un plus)
Spark, Databricks

Le profil recherché

Vous :

Profil recherché

  • Bac +5 minimum (école d'ingénieur, master spécialisé en IA, data science ou équivalent)
  • Minimum 3 ans d'expérience en CDI sur des missions similaires
  • Une expérience dans le secteur bancaire ou financier est fortement souhaitée
  • Maîtrise des LLM et des architectures d'IA générative (RAG, prompt engineering, agents)
  • Maîtrise de Python et de ses librairies data science / IA
  • Bonne connaissance des enjeux de mise en production de modèles IA (MLOps)
  • Rigueur, autonomie et sens du travail en équipe
  • Bon niveau de communication à l'oral comme à l'écrit, notamment pour interagir avec des interlocuteurs métiers

Compétences requises

  • Docker
  • Python
  • Travail en équipe
  • Intelligence artificielle
  • Autonomie
  • Kubernetes
  • Machine learning
  • Git
  • Google cloud platform
  • TensorFlow
  • SQL
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