BGL BNP Paribas est une des plus grandes banques du Grand-Duché de Luxembourg et fait partie du Groupe BNP Paribas.
Elle propose à ses clients particuliers, professionnels, entreprises et de banque privée une gamme particulièrement large de produits financiers et de solutions de bancassurance.
En 2020, BGL BNP Paribas a été désignée « Best Bank in Luxembourg » pour la 5e année consécutive par Euromoney.
Dans le cadre de nos activités, nous recherchons, pour un stage un/une :
Ingénieur Machine Learning IT (Audit) H/F
Stage – 6 mois
septembre 2025
Une convention de stage tripartite et couvrant toute la période du stage est obligatoire.
CONTEXTE ET ENJEUX
Nous sommes à la recherche d'un(e) stagiaire pour rejoindre une équipe de recherche et développement en intelligence artificielle et sécurité informatique. Le stagiaire sera chargé de développer un système d'audit intelligent basé sur l'apprentissage automatique pour détecter les vulnérabilités et les menaces potentielles au sein de notre système d'information.
CONCRÈTEMENT, VOTRE MISSION ET VOTRE QUOTIDIEN ?
Au sein d’une équipe d’ingénieurs dans le service IT Agile Production Support, votre mission consistera à analyser et mettre en place une solution d’IA de type LLM, RAG, Classifiers ou autres sur les infrastructures de BGL BNP Paribas pour développer un cas d’usage d’audit au sein de la production IT. Le stage s’organisera de la manière suivante :
- Étude de la littérature sur les systèmes d'audit intelligents et les techniques d'apprentissage automatique appliquées à la sécurité informatique
- Développement d'un prototype de système d'audit intelligent utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique tels que les réseaux de neurones ou les arbres de décision
- Intégration du système d'audit intelligent avec des outils de sécurité existants tels que des systèmes de détection d'intrusion ou des outils de gestion des vulnérabilités
- Évaluation et test du système d'audit intelligent pour mesurer son efficacité et sa précision
LES MISSIONS C’EST IMPORTANT, L’ÉQUIPE ET L’ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL AUSSI !
Votre environnement de travail
Depuis mai 2009, BGL BNP Paribas fait partie du groupe BNP Paribas, leader européen en matière de services bancaires et financiers.
Avec BGL BNP Paribas, le Groupe BNP Paribas est le premier employeur du secteur financier et un des plus grands employeurs du Grand-duché de Luxembourg.
BGL BNP Paribas occupe une place de premier plan sur son marché national et étend son rayon d'action à la Grande Région, englobant les zones frontalières du Luxembourg.
La mission sera réalisée au sein de la production informatique de BGL BNP Paribas et impliquera des interactions avec plusieurs équipes informatiques tant au sein de BGL mais aussi avec le groupe BNP.
Les apports de ce poste ?
- Une expérience pratique dans un environnement de développement dynamique.
- Accès à des outils et des technologies de pointe dans le domaine de l'IA.
- Un environnement de travail collaboratif et stimulant.
- Une rémunération compétitive.
- Possibilité de collaboration future avec notre équipe.
ÊTES-VOUS NOTRE FUTUR(E) INGENIEUR(E) EN MACHINE LEARNING ?
Expérience professionnelle et/ou diplôme
Etudiant(e) en dernière année de Master (BAC+4/5) avec une spécialisation en Intelligence Artificielle, Computer Science ou Mathématiques.
Compétences comportementales
- Capacité à collaborer / travail d’équipe
- Capacité d’organisation
- Capacité à communiquer - à l’oral et par écrit
- Créativité & Innovation / Capacité à résoudre des problèmes
- Proactivité & Motivé
- Capacité à penser hors du cadre
Compétences transversales
- Capacité à comprendre, expliquer et conduire le changement
- Forte capacité d’analyse et synthèse
- Capacité à travailler avec les méthodes Agile
Compétences techniques
- IA : Fortes connaissances des architectures de Deep Learning et leurs implémentations / Expérience dans l’entraînement et l’optimisation des modèles.
- Outils d’IA : Connaissances sur pytorch, tensorflow, scikit, ollama, rasa, domino, dataiku..
- Evaluation : Fortes connaissances des techniques d’évaluations de modèles
- Modèle d’IA générative : Connaissances sur ChatGPT, llama, Mistral, Gemini, DeepSeek…
- Langages scripting : Bonnes connaissances de code sur Shell, Python et Ansible
- Environnement d’exécution (sous linux et VMWare) : Fortes connaissances sur Docker, Kubernetes et les technologies associées.
- Compétences linguistiques : Français et anglais
Connaissances linguistiques
Français : (langue de travail) maitrisé à l’écrit comme à l’oral.
Anglais : maitrisé à l’écrit, une maitrise orale est un plus pour les échanges avec le groupe.
