Bank Julius Bär & Co. AG
Zürich
Il y a 13 heures
Ingénieur en apprentissage automatique 100 % (f/h/d)
- 27 mai 2026
- 100%
- Zürich
Résumé de l'emploi
Rejoignez Julius Baer, leader en gestion de patrimoine. Participez à un environnement innovant et collaboratif.
Tâches
- Développer et optimiser des solutions d'IA pour des défis complexes.
- Collaborer avec des équipes pour intégrer des solutions dans des systèmes existants.
- Évaluer et améliorer les modèles d'apprentissage automatique en continu.
Compétences
- Diplôme en Data Science, Informatique ou domaine connexe requis.
- Compétences avancées en Python et en frameworks d'apprentissage profond.
- Esprit d'analyse et capacité à résoudre des problèmes complexes.
Est-ce utile ?
À propos de cette offre
Chez Julius Baer, nous célébrons et valorisons les qualités individuelles que vous apportez, vous permettant d'avoir un impact, d'être entrepreneurial, d'être autonome et de créer de la valeur au-delà de la richesse. Façonnons ensemble l'avenir de la gestion de patrimoine.
Nous recherchons un ingénieur en apprentissage automatique (ML Eng) qualifié pour rejoindre l'une de nos équipes de développement agiles au sein de notre ART ML & IA. Dans ce rôle, vous jouerez un rôle clé dans la conception, la construction et la maintenance de solutions d'IA robustes et évolutives dans un environnement DevOps. Vous contribuerez à l'ensemble du cycle de vie - de la conception au déploiement - et collaborerez étroitement avec des équipes interfonctionnelles pour fournir des solutions numériques de haute qualité.VOS TÂCHES
Développer, déployer et optimiser des solutions d'apprentissage automatique et d'IA qui répondent à des défis commerciaux complexes
Créer des systèmes multi-agents et doter les modèles d'IA de capacités de fonction/appel d'outil
Concevoir et mettre en œuvre des systèmes RAG pour ancrer les réponses de l'IA dans les données d'entreprise
Évaluer et intégrer des modèles d'IA (par exemple, LLM) en garantissant une performance et une fiabilité optimales
Optimiser les flux de travail agentiques et les agents IA pour des cas d'utilisation en production
Tester et optimiser les invites système et les exemples few-shot pour assurer des sorties d'IA précises, cohérentes et sûres
Évaluer la performance des modèles d'apprentissage automatique et d'IA en utilisant des métriques, des ensembles d'évaluation et des techniques appropriées, et itérer en continu pour les améliorer
Collaborer avec les équipes plateformes, les ingénieurs de données, les data scientists et d'autres parties prenantes pour intégrer les solutions d'apprentissage automatique dans les systèmes et processus existants
Participer aux revues de code, aux tests et au débogage pour garantir la qualité et la fiabilité des solutions d'apprentissage automatique
VOTRE PROFIL
Solides compétences en résolution de problèmes et en analyse, avec la capacité de penser de manière critique et créative face à des défis complexes
Excellentes compétences en communication et en collaboration, avec la capacité de travailler efficacement avec des équipes interfonctionnelles et des parties prenantes à tous les niveaux de l'organisation
Capacité à gérer efficacement les charges de travail personnelles, à prioriser les tâches, gérer les délais et fournir des résultats de haute qualité dans les temps
Esprit d'apprentissage continu, avec une passion pour rester à jour avec les dernières avancées en apprentissage automatique et intelligence artificielle
Attention aux détails et engagement à produire un code de haute qualité, fiable et maintenable
Licence ou Master en science des données, informatique, mathématiques, statistiques ou domaine connexe
Solides compétences en programmation Python avec expérience des bibliothèques d'apprentissage automatique et des frameworks de deep learning tels que TensorFlow ou PyTorch
Expérience avérée avec les grands modèles de langage (LLM)
Bonne compréhension des agents IA et des flux de travail agentiques, des frameworks d'orchestration LLM et des schémas de raisonnement
Expérience en prétraitement des données, ingénierie des caractéristiques, sélection et évaluation de modèles
Connaissance des concepts statistiques et mathématiques pertinents pour l'apprentissage automatique, tels que la probabilité, l'algèbre linéaire et l'optimisation
Intérêt pour les défis commerciaux dans divers domaines
Compréhension des meilleures pratiques de développement logiciel, y compris le contrôle de version, les tests et la documentation
Excellentes compétences en résolution de problèmes et débogage, avec la capacité d'identifier et de résoudre rapidement et efficacement les problèmes
Expérience professionnelle pertinente en apprentissage automatique, science des données ou domaine connexe
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