Citi
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Citi est une entreprise mondiale de services bancaires et financiers qui accompagne les particuliers, les entreprises, les gouvernements et les institutions. Son offre couvre les services bancaires aux particuliers, les cartes de crédit, la gestion de patrimoine, la banque d’entreprise et la banque d’investissement, grâce à des activités présentes dans plus de 100 pays. En tant que grande organisation financière internationale, Citi réunit des équipes qui travaillent dans les secteurs bancaire, financier et des technologies financières.

Ingénieur principal Python, IA et apprentissage automatique

Pilotez l’architecture et la mise en œuvre de systèmes évolutifs d’IA générative et d’apprentissage automatique prédictif pour prévenir la fraude dans la banque de détail de Citi aux États-Unis. Développez les pratiques MLOps et accompagnez les équipes d’ingénierie.

Description

  • Piloter le développement et le lancement de produits avancés d’IA et d’apprentissage automatique.
  • Concevoir des solutions d’IA générative destinées à la production, de la génération augmentée par récupération et des agents autonomes à la recherche sémantique et aux flux multimodaux.
  • Optimiser Google Gemini, Anthropic Claude et des modèles de langage open source en matière de vitesse, de coût et de qualité.
  • Développer des cadres d’ingénierie des prompts, des pipelines de réglage fin des modèles, des référentiels d’évaluation et des contrôles de sécurité.
  • Définir l’architecture d’apprentissage automatique prédictif pour la détection d’anomalies, les réseaux de neurones sur graphes et la classification supervisée et non supervisée.
  • Créer des services et des API Python fiables, rapides et évolutifs horizontalement.
  • Connecter des bases de données vectorielles, des caches distribués et des systèmes de diffusion d’événements.
  • Mettre en place des flux MLOps et LLMOps pour le CI/CD, le réentraînement automatisé, l’observabilité et la détection de dérive.
  • Créer des capacités d’IA pour repérer le vol d’identité, la prise de contrôle de comptes, les identités synthétiques, la fraude sans carte présente et les transactions inhabituelles.
  • Appliquer l’IA générative pour accélérer le tri des fraudes et résumer les enquêtes à partir d’informations non structurées.
  • Veiller au respect de la réglementation bancaire américaine.
  • Accompagner les spécialistes des données et les ingénieurs logiciels du centre d’ingénierie de Chennai.
  • Définir la feuille de route technique, évaluer les frameworks d’IA, mener des preuves de concept et présenter des propositions d’architecture aux responsables de l’ingénierie à l’échelle mondiale.
  • Améliorer la détection des fraudes, les taux de faux positifs, la vitesse d’inférence, la qualité du code, la couverture des tests et l’efficacité des enquêteurs.

Exigences

  • Être titulaire d’une licence ou d’un master en informatique, science des données, intelligence artificielle, mathématiques appliquées ou dans une discipline quantitative apparentée.
  • Justifier de 10 à 12 ans d’expérience professionnelle en ingénierie logicielle, notamment dans le développement de systèmes d’IA et d’apprentissage automatique en production.
  • Maîtriser Python 3.x à un niveau avancé, notamment le multiprocessing ou asyncio, les modèles de conception, le profilage, le packaging et les pratiques de code propre.
  • Posséder une solide expérience pratique de PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost et LightGBM.
  • Avoir fait ses preuves dans la création d’applications d’IA générative en production avec des outils comme LangChain, LlamaIndex, CrewAI ou AutoGen.
  • Avoir une connaissance pratique des modèles d’embeddings, de la recherche dense, du reranking et des méthodes d’indexation vectorielle.
  • Justifier d’une expérience pratique d’AWS, GCP ou Azure, ainsi que de Docker, Kubernetes et PySpark ou Ray.
  • Avoir déployé des cycles de vie complets d’apprentissage automatique, de la validation des données à la surveillance de l’inférence en temps réel.
  • Avoir intégré les API de Google Gemini et d’Anthropic Claude, notamment l’appel d’outils ou de fonctions, la mise en cache du contexte et l’optimisation des prompts.
  • Une expérience des moteurs de règles antifraude, des plateformes de détection d’anomalies ou des modèles prédictifs de risque est appréciée.
  • Une connaissance de la surveillance des transactions, de la biométrie comportementale et des jeux de données de consortiums antifraude est appréciée.
  • Maîtriser parfaitement Python, SQL et Bash.
  • Avoir de l’expérience avec les bases de données vectorielles, les API backend, la diffusion de données, MLOps, DevOps, l’IA explicable et le masquage des informations personnelles identifiables.
  • Être en mesure de respecter les exigences réglementaires bancaires américaines, notamment FCRA, GLBA, SR 11-7, les règles de prêt équitable et les normes d’IA explicable.

Avantages

  • Organisation du travail hybride.
  • Employeur garantissant l’égalité des chances.
  • Des aménagements raisonnables sont proposés aux personnes en situation de handicap.

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