Data Engineer IA et Data Science

Finance

Informatique

Paris

PythonNumpypandasmatplotlibscikit-learnfastAPIPysparkDockerSQLTeradataElastic StackElasticSearchLogstashKibanaAWS SagemakerTerraformGitlab CIJenkinsSonarJira Software

Rôle

Développer et industrialiser des accélérateurs data data science et IA pour les 39 Caisses régionales du Crédit Agricole

Technologies

PythonNumpypandasmatplotlibscikit-learnfastAPIPysparkDockerSQLTeradataElastic StackElasticSearchLogstashKibanaAWS SagemakerTerraformGitlab CIJenkinsSonarJira Software

Entités

Tribu Data FactoryPôle Produit DataSquad Usages Data & IA

Contextes

BanqueFinance

Compétences

Développement de solutions data et IAData préparationModélisation data scienceIndustrialisation de modèlesMise en place de pratiques CI/CDImplémentation de méthodes MLOPSTests unitairesMonitoring de modèlesMaintenance de produits en productionCollaboration transverseMéthodologies agiles

Challenges détectés

5 enjeux

Croissance
Industrialiser des accélérateurs en data, data science et IA à l'échelle des 39 Caisses régionales
Optimisation
Assurer la qualité de service optimale aux utilisateurs des produits data en production
Transformation
Développer une culture orientée objectifs et livrables sur des domaines et enjeux métiers variés
Transformation
Participer à l'évolution de CA-TS en matière de performance, de technologie et de responsabilité sociétale
Conformité
Contribuer à la diminution de l'empreinte carbone