AI Engineer

La Fabrique by CA est un startup studio spécialisé en fintech.

Nous faisons émerger des idées sur la base de business model successful existant et nous les mettons en oeuvre sous la forme de startups alignés stratégiquement avec le Crédit Agricole, leader en France de la Banque et de l’Assurance.

Les startups du studio sont initiées et financées au sein du Startup Studio grâce à une équipe expérimentée, multidisciplinaire et habituée à la création de fintech.

Et comme nous sommes persuadés que les leaders de demain seront ceux qui arrivent à tirer profit des avantages de l’écosystème des fintech et des grands acteurs traditionnels, toutes les startups du studio bénéficient d’une hybridation by design avec les entités du Crédit Agricole.

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Missions

Rattaché au CTO de La Fabrique by CA, les missions seront :

1. L’IA au service de l’innovation produit

• Travailler avec l’équipe studio sur l’idéation, le cadrage et le lancement de fintech “IA native”
• Accompagner les fintechs de notre portefeuille sur le cadrage, le développement et le déploiement de nouvelles fonctionnalités IA
• Construire et maintenir des pipelines IA robustes et industrialisables (tests, monitoring, guardrails)

2. IA pour l’efficacité opérationnelle

• Développer des assistants et automatisations internes pour le studio et ses fintechs.
• Améliorer l’efficience des processus : sourcing, analyse, reporting, support, création de contenus.

3. Gouvernance & Conformité IA

• Contribuer à la mise en place du cadre interne de gouvernance IA aligné avec le cadre du Groupe Crédit Agricole et les exigences réglementaires (RGPD, IA Act, sécurité).
• Assurer un suivi des risques IA (hallucinations, dérives d’agents, sécurité des prompts, exposition des données).
• Participer à la création de checklists, guidelines, modèles d'architectures et politiques d’usage IA.

4. Veille et diffusion

• Assurer une veille continue (modèles, frameworks, IAOps, …).
• Diffuser les bonnes pratiques auprès des équipes et des ventures
  

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Compétences recherchées

1. IA & Agentique

- Bonne maîtrise des LLMs : comportements, limites, latences, coûts, tuning léger (prompting avancé, fine-tuning si besoin).

- Connaissance opérationnelle de frameworks Agentiques (LangChain, LangGraph, …)

- Capacité à concevoir des pipelines RAG efficaces et des workflow agentiques

- Connaissance des bonnes pratiques d’évaluations IA (qualité, factualité, robustesse).

- Bases en IAOps : monitoring, guardrails, sécurité.

2. Data

- Compréhension solide des embeddings et de la vectorisation.

- Expérience avec une Vector DB (Chroma, Pinecone, Weaviate…).

- Bonne maîtrise de la construction de pipelines d’ingestion de données.

3. Software Engineering & Cloud

- Très bonne maîtrise de Python et de ses frameworks ML et Ops (Flask, FastAPI, …).

- A l’aise dans un environnement AWS

- Notions en Dev/IAOps (CI/CD, Docker, …)

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Profil recherché

• 4–6 ans en AI & ML engineering
• Forte sensibilité produit et capacité à transformer un use case en prototype
• Autonomie, curiosité et capacité à itérer rapidement.
• Aisance dans un environnement startup / multi-projets.