Stagiaire Assistant IA - Data - Prototypage IA H/F Crédit Mutuel ARKEA

- Vous avez de solides compétences en Python et comprenez son écosystème.
- Vous possédez des connaissances des concepts front-end et comprenez le fonctionnement d'une interface web.
- Vous avez un intérêt marqué pour l'IA, en particulier le NLP et les LLM.
- Une première approche (via des cours, projets académiques ou personnels) de frameworks comme LangChain serait appréciée.
- Une sensibilité à l'ergonomie (UI/UX) et à l'importance des Design Systems (compréhension de la notion de composant, de guideline) serait appréciée.
- Les "Plus" qui feront la différence :

- Une compréhension (même théorique) des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Des connaissances de base en déploiement (ex: Docker)

• 25 h de formation en moyenne par an par collaborateur
• +1500 mobilités par an
• +750 recrutements en CDI par an

L'IA Factory, intégrée au Data Office d'Arkea Service Informatique, agit comme le moteur d'expérimentation et d'industrialisation de l'IA pour le groupe.
Sa mission est de développer et déployer des solutions IA robustes, sécurisées et scalables, en réponse directe aux besoins métier.
Elle pilote la mise en oeuvre de la feuille de route IA du groupe, inscrite dans le plan moyen terme du Crédit Mutuel Arkea.
Elle maîtrise un large spectre technologique : du Machine Learning classique aux solutions d'IA Générative.

L'IA Factory gère le cycle de vie complet des modèles (MLOps) : de l'expérimentation, l'entraînement et le "fine-tuning", au déploiement continu (CI/CD) et à l'intégration dans le SI.

Elle est la garante de la gouvernance des modèles, et standardise les plateformes, les architectures (ex: RAG) et les bonnes pratiques (incluant le "prompt engineering").
Son efficacité repose sur une équipe pluridisciplinaire et centralisée :

- Data Scientists : Conception des algorithmes, R&D, expertise NLP/LLM.
ML/Data Engineers : Industrialisation, construction des pipelines de données (structurées/non structurées), gestion MLOps et architectures RAG.
- Product Owners/chefs de projet IA : Pilotage des cas d'usage et interface (traduction) entre les exigences métier et la réalisation technique.