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Rôle

Conception et déploiement de solutions IA générative ML et systèmes agentics pour scoring de risque et automatisation métier

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Contextes

FinanceBanqueCrédit

Compétences

IA GénérativeLLMs et modèles de fondationRAG avancéAgentic AIFunction CallingPrompt EngineeringFine-tuning et optimisation de modèlesÉvaluation de systèmes GenAIMachine Learning superviséRégression logistiqueGradient BoostingExplainable AI (SHAP, LIME)Statistiques appliquéesMLOpsLLMOpsCI/CDTests automatisésMonitoring de modèlesArchitectures RAGWorkflows multi-agentsOrchestration de modèles de langageIndustrialisation de solutions IAComposants réutilisablesExplicabilité et IA responsable

Challenges détectés

11 enjeux
  1. Optimisation

    Concevoir et optimiser les scores d'octroi et de comportement

  2. Optimisation

    Assurer la stabilité du coût du Risque via l'entraînement et le déploiement de modèles

  3. Conformité

    Monitorer la dérive des modèles en production

  4. Transformation

    Intégrer les modèles d'IA en temps réel sous forme d'API dans les parcours digitaux

  5. Croissance

    Optimiser l'expérience client via la personnalisation des offres de paiement

  6. Optimisation

    Industrialiser les solutions IA en suivant les meilleures pratiques MLOps et LLMOps

  7. Transformation

    Transformer les processus internes (Marketing, Audit, Risque) via GenAI

  8. Transformation

    Automatiser l'octroi d'offres de crédit et l'analyse documentaire

  9. Transformation

    Prototyper et déployer en production des solutions d'IA Générative sous forme d'agents

  10. Optimisation

    Évaluer, optimiser et monitorer les performances des agents IA

  11. Conformité

    Garantir la conformité et la traçabilité des solutions IA déployées

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