A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER DEMARRAGE - SEPTEMBRE 2026 - 2 jours de télétravail / semaine - Grenoble (38) - Corenc - Expérience de 5 ans minimum Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d'une grande banque ? Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d'usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés. Pourquoi nous recrutons ? L'activité Data / IA prend de l'ampleur côté client. L'enjeu aujourd'hui est clair : - accélérer l'appropriation de la Data et de l'IA par les métiers - transformer des cas d'usage en solutions concrètes et durables Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe. Concrètement, votre quotidien : Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l'écosystème technique, vous allez : 1/ Construire des cas d'usage Data / IA Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour : - préparer et explorer les données - concevoir et entraîner des modèles - restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers 2/ Travailler avec les métiers Vous interviendrez directement avec eux pour : - cadrer les besoins - traduire des problématiques métiers en cas d'usage data - accompagner l'adoption des solutions 3/ Déployer des sujets IA générative Vous accompagnerez les équipes sur : - la création de prompts efficaces - le déploiement de LLM - la mise en place d'agents / assistants 4/ Structurer l'environnement Vous contribuerez à : - la mise en place de l'environnement technique (notamment GCP) - l'amélioration des pratiques projets Data / IA - l'industrialisation des cas d'usage 5/ Maintenir et faire évoluer les modèles Vous assurerez la MCO des solutions déployées : - suivi de performance - ajustements des modèles - amélioration continue 6/ Diffuser la culture Data / IA Vous animerez : - des ateliers d'acculturation - du coaching (notamment sur des POC étudiants) Ce qui fera la différence : - Vous êtes à l'aise pour utiliser Python et SQL afin de manipuler et valoriser la donnée dans des cas concrets. - Vous avez déjà travaillé sur des projets de data science (ML, DL, LLM) et vous savez aller jusqu'à la mise en production ou l'industrialisation. - Vous êtes capable de structurer un projet, de prioriser et d'avancer dans un environnement où tout n'est pas encore figé. Surtout, vous aimez échanger avec des profils non techniques, expliquer simplement et embarquer. Une expérience sur GCP est un vrai plus. Si vous êtes prêt.e à relever ce défi et à contribuer à des projets stimulants, n'hésitez pas à postuler dès maintenant !