Lead ML Engineer

Piloter l'industrialisation de modèles ML et GenAI (données structurées et non structurées). Développer frameworks et outils pour améliorer la mise en production. Être référent(e) sur les sujets MLOps (CI/CD, déploiement, monitoring). Intervenir sur tout le cycle de vie des projets data (de l'exploration à la prod). Contribuer à la diffusion de l'expertise IA au sein et au-delà de l'équipe. Projets à fort impact sur les métiers RISK et Compliance (fraude, AML, risques crédit, marché…). Technos : Python, MLOps (Docker, Kubernetes, MLflow…), Web frameworks, SQL/NoSQL. Profil requis : Bac+5 (école d'ingénieur / université), ≥ 3 ans d'expérience en DS / ML Engineering / MLOps, solides compétences en Python, pipelines CI/CD, déploiement ML, français courant, anglais avancé.