Descriptif du poste:\n\n\nAu sein de l'ACPR, l'équipe Suptech est une équipe à taille humaine, fonctionnant en mode agile, en interaction étroite avec les métiers de l'ACPR et de la Banque de France, pour développer des outils de supervision innovants, en en s'appuyant sur le numérique et l'intelligence artificielle.\n\nEn lien avec les autres data scientists de l'équipe Suptech, vous participerez aux expérimentations ( proof of concept , minimum viable products ) menées par le PFI et, le cas échéant, aux mises en production des outils, en coopération avec les équipes techniques et métiers ainsi qu'aux réflexions stratégiques de l'ACPR sur l'intelligence artificielle (réunions de place, documents de discussion, expérimentations).\n\nDans ce cadre, vous serez amené à :\n* Co-concevoir des solutions innovantes avec les métiers, ce qui implique une collaboration étroite avec les équipes métiers, afin de comprendre leurs besoins ;\n* Mettre en place des cadres expérimentaux de machine le arning et concevoir de bout en bout des pipelines ML (pré-traitement et préparation des données, choix, entraînement et optimisation des modèles - ML classique, NLP, LLM…- définition de métriques d'évaluation et analyse des résultats.)\n* Explorer et expérimenter les dernières avancées en IA sur des cas d'usage de la supervision financière.\n* Contribuer à faciliter l'industrialisation des outils d'IA de l'ACPR en identifiant et promouvant des services réutilisables (API, FastAPI…) et en contribuant à la réflexion sur l'architecture technique qui servira de socle aux futurs projets Suptech de l'ACPR.\n\nLes données et sujets sur lesquels vous interviendrez sont variés et pourront inclure du NLP (analyse de texte, classification, extraction d'information, etc.) et des modèles sur données tabulaires (scoring, détection d'anomalies, modélisation de risques, etc.).\n\nProfil recherché:\n\n\nTitulaire d'un diplôme d'école d'ingénieur ou d'une formation équivalente (Master, Doctorat) en informatique, mathématiques appliquées, data science ou dans une discipline proche, vous justifiez d'au moins deux années d'expérience en data science.\n\n \n\nVous disposez de compétences théoriques et pratiques en Machine Learning et maîtrisez Python ainsi qu'un ou plusieurs frameworks de Machine Learning (PyTorch, TensorFlow ou Scikit-learn). Vous êtes à l'aise avec la manipulation et l'analyse de données à travers des outils tels que Pandas ou SQL.\n\n \n\nVous possédez une première expérience avec des LLM (projet, POC, intégration dans un outil, expérimentation) et êtes capable de créer des services API. Vous justifiez également d'un intérêt pour l'industrialisation de modèles (MLOps, CI/CD, conteneurisation).\n\n \n\nCurieux et attiré par l'innovation, vous appréciez l'expérimentation et la découverte de nouvelles technologies. Doté d'un bon esprit d'équipe, vous savez vulgariser des sujets techniques et dialoguer efficacement avec des interlocuteurs non techniques.\n\n \n\nRigoureux et autonome, vous faites preuve d'un sens de l'éthique développé dans l'usage de l'IA.