Ingénieur IA

À propos de cette offre

Informations générales

• Département : Data Office
• Pourcentage de travail : 100%
• Lieu : Genève

Notre entreprise

EFG International est un groupe bancaire privé mondial, offrant des services de banque privée et de gestion d'actifs. Nous servons des clients dans plus de 40 sites à travers le monde. EFG International offre un environnement de travail stimulant et dynamique et s'efforce d'être un employeur de choix. 

EFG s'engage à fournir un environnement de travail équitable et inclusif fondé sur le principe du respect mutuel. Rejoindre notre équipe signifie vivre dans un environnement de soutien, où vos contributions sont valorisées et reconnues. Nous croyons fermement que la diversité de nos équipes nous donne un avantage concurrentiel en favorisant une meilleure prise de décision et une plus grande innovation.

Notre but et notre mission

Donner aux esprits entrepreneuriaux les moyens de créer de la valeur – aujourd'hui et pour l'avenir.

Nous sommes une banque privée, offrant des solutions personnalisées à l'échelle mondiale aux clients privés et institutionnels. Notre succès durable repose sur nos talents et sur la manière dont nous collaborons avec nos clients et nos communautés pour créer une valeur durable.

Description du poste

Présentation de l'équipe

• Chez EFG, nous voulons créer de la valeur à partir des données. Au sein de notre département Data Office, nous recherchons un ingénieur logiciel IA hautement qualifié et motivé pour rejoindre notre équipe Machine Learning & GenAI. Vous participerez à la construction d'une nouvelle plateforme IA évolutive et concevrez, développerez et déploierez des systèmes pilotés par l'IA qui produisent un impact commercial mesurable.
• C'est une excellente opportunité d'avoir un impact significatif dans une organisation en croissance engagée à offrir une expérience bancaire numérique exceptionnelle à nos clients. 

Principales responsabilités

1. 1) Plateforme et architecture 

• Concevoir et construire une plateforme IA/ML hybride (sur site / cloud) pour exécuter des cas d'utilisation IA à grande échelle (feature stores, registre de modèles, expérimentation, évaluation, observabilité).
• Définir et mettre en œuvre des architectures d'inférence et d'entraînement sécurisées et fiables, y compris la recherche vectorielle et les composants RAG lorsque cela est applicable.
• Fournir un support plateforme pour les embeddings, bases de données vectorielles et protocoles de communication agentique IA afin de permettre des flux de travail IA ancrés et interopérables.
• Documenter les processus de machine learning, l'architecture système et les runbooks opérationnels pour la reproductibilité et le partage des connaissances.

1. 2) Développement et évaluation des modèles

• Collaborer à l'entraînement, à l'ajustement fin et à l'optimisation des modèles (LLMs, NLP, recommandations), y compris LoRA/PEFT lorsque pertinent. 
• Mettre en œuvre des garde-fous et des stratégies de prompt pour réduire les hallucinations et améliorer la sécurité et la cohérence, et soutenir les flux de travail agentiques.
• Établir des cadres d'évaluation pour les systèmes RAG et LLM. 

1. 3) Développement logiciel et MLOps

• Assurer le développement logiciel de bout en bout des services et API IA (de la conception et du codage aux tests et au déploiement).
• Automatiser la construction, les tests et le déploiement via des pipelines CI/CD ; gérer les versions/modèles via des registres de modèles. 
• Mettre en œuvre une surveillance continue des systèmes IA déployés.

1. 4) Collaboration produit et parties prenantes

• Travailler en étroite collaboration avec les utilisateurs métier, propriétaires de produit, ingénieurs métier, gestionnaires de données, data scientists et équipes technologiques pour comprendre les cas d'utilisation IA/ML, les exigences et les indicateurs de succès. 
• Collaborer avec les data scientists pour itérer sur les prototypes et les transformer en services de production robustes et évolutifs.
• Transformer les capacités émergentes de GenAI/IA agentique en opportunités produit exploitables et composants réutilisables pour la banque. 

1. 5) Sécurité, confidentialité et conformité

• Garantir que toutes les solutions IA/ML respectent les directives et normes de la banque en matière de données et d'IA, y compris la protection des données, la cybersécurité et les pratiques d'IA responsable. 
• Intégrer la confidentialité dès la conception, les contrôles d'accès, le chiffrement et l'auditabilité dans les flux de données et les opérations des modèles.
• Collaborer avec les équipes Risques, Sécurité et Conformité pour s'aligner sur SOC 2, GDPR/CCPA et la gouvernance interne. 

Compétences et expérience

1) Formation

• Diplôme avancé en informatique, science des données, mathématiques, statistiques, physique ou domaine connexe. 

2) Indispensable

• Connaissance approfondie des frameworks ML/IA : PyTorch ou TensorFlow ; écosystème Hugging Face ; LangChain/LlamaIndex ou équivalent pour l'orchestration, les structures de données, la modélisation des données et l'architecture logicielle. 
• Expérience pratique des LLM : ingénierie de prompt, fine-tuning/LoRA, embeddings, bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone, Weaviate), modèles RAG.
• Compétences solides en programmation Python, R ou Java/Scala, expérience pratique en SQL, outils ETL, Linux, et connaissances Control-M & Terraform sont un plus.  
• Expérience préalable dans le déploiement d'applications sur des environnements cloud (Azure) ; familiarité avec les configurations hybrides sur site/cloud. 
• Expérience dans la construction de services et API de qualité production (REST/gRPC), cloud-native (AWS/GCP/Azure), conteneurs (Docker) et orchestration (Openshift, Kubernetes). 
• Fondations MLOps : suivi d'expérimentation (MLflow/W&B), registres de modèles, CI/CD, surveillance des modèles, feature stores. 
• Capacité à surveiller, déboguer et maintenir les pipelines CI/CD alimentant les déploiements en production (GitHub Actions/GitLab CI/Azure DevOps). 
• Compétences en ingénierie des données : SQL, modélisation des données, ETL/ELT, et travail avec entrepôts/lacs de données (Snowflake, BigQuery, S3/Delta).
• Capacité à travailler dans un environnement SCRUM/Agile avec un focus sur la livraison et la collaboration avec les parties prenantes. 
• Excellentes capacités analytiques et de résolution de problèmes ; orienté résultats et détails avec de fortes compétences en communication écrite et orale.
• Une expérience dans le secteur bancaire ou la gestion de patrimoine est un avantage

3) Atouts

• Expérience dans le déploiement et l'optimisation de modèles open-source (Llama, Mistral, Mixtral) sur GPU ; quantification (INT8/4), attention tensorielle/Flash. 
• Connaissance des systèmes de recherche (BM25, recherche hybride), mise en cache sémantique et utilisation structurée d'outils/agents. 
• Expertise en évaluation des LLM : notation basée sur des grilles, ensembles de référence, tests adversariaux et expérimentations A/B. 
• Pratiques de sécurité pour les applications IA : défenses contre l'injection de prompt, filtrage des sorties, modération de contenu et red-teaming. 
• Contributions à des projets IA open-source ou publications.

Nos valeurs

• Responsabilité : Prendre en charge les tâches et défis, ainsi que rechercher l'amélioration continue
• Pragmatisme : Être proactif pour livrer rapidement des résultats de haute qualité
• Passion : Être engagé et viser l'excellence
• Orientation solution : Se concentrer sur les résultats clients et traiter les clients équitablement avec une approche consciente des risques
• Esprit de partenariat : Favoriser la collaboration et le travail d'équipe. Travailler ensemble avec un esprit entrepreneurial.

1. Veuillez joindre une lettre de motivation à votre CV lors de la candidature.

Candidature

1. Si vous souhaitez postuler à ce poste, utilisez ce lien pour postuler.