Job Description

Informations générales

Entité

Premier gérant d'actifs européen parmi les 10 premiers acteurs mondiaux (1), Amundi propose à ses 100 millions de clients - particuliers, institutionnels et entreprises - une gamme complète de solutions d'épargne et d'investissement en gestion active et passive, en actifs traditionnels ou réels. Cette offre est enrichie de services et d'outils technologiques qui permettent de couvrir toute la chaîne de valeur de l'épargne. Filiale du groupe Crédit Agricole, Amundi est cotée en Bourse et gère aujourd'hui près de 2 300 milliards d'euros d'encours (2). Ses six plateformes de gestion internationales (3), sa capacité de recherche financière et extra-financière, ainsi que son engagement de longue date dans l'investissement responsable en font un acteur de référence dans le paysage de la gestion d'actifs.

Les clients d'Amundi bénéficient de l'expertise et des conseils de 5 500 professionnels dans 35 pays.

Amundi, un partenaire de confiance qui agit chaque jour dans l'intérêt de ses clients et de la société.

(1) Source : IPE « Top 500 Asset Managers » publié en juin 2025 sur la base des encours sous gestion au 31/12/2024

(2) Données Amundi au 30/06/2025

(3) Paris, Londres, Dublin, Milan, Tokyo et San Antonio (via notre partenariat stratégique avec Victory Capital)

Référence

2026-113923

Date de parution

04/09/2026

Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Inspection / Audit

Intitulé du poste

Stagiaire - Data Science & IA H/F

Type de contrat

Stage

Durée (en mois)

6 mois

Date prévue de prise de fonction

01/09/2026

Poste avec management

Non

Cadre / Non Cadre

Non cadre

Missions

Service : La Direction de l’Audit est constituée de 52 collaborateurs (50% constitue l’équipe centrale basée à Paris, les autres collaborateurs étant intégrés au sein de filiales à l’international).

Les équipes locales et centrale ont en charge la réalisation du plan d’audit de l’année en cours et le suivi de la mise en œuvre effective des recommandations émises à l’issue des missions d’audit réalisées.

Sous l’égide du Lead Audit Datascientist, vous intégrerez l’équipe Audit Datascientist et développerez des approches innovantes en lien avec les activités de la Direction de l’Audit.

Missions : Plus précisément, vous contribuerez à :

• Effectuer une recherche bibliographique sur les dernières méthodes d'intégration multimodale dans les LLM et les techniques de pré-traitement des images, PDF et tableaux
• Développer des algorithmes d'IA et IA générative pour des projets en Audit interne Amundi
• Implémenter des modèles pertinents au vu des résultats bibliographiques, en utilisant le langage de programmation Python
• Développer des applications Web App
• Évaluer les performances des modèles et des techniques développées
• Documenter des modèles et des applications développées

Service : Le candidat acquerra une bonne connaissance en Data science, LLM et de l’approche et des techniques d’audit interne et des métiers de la gestion d’actifs.

L'entreprise versera une gratification au stagiaire si la durée du stage est supérieure à deux mois consécutifs.

Localisation du poste

Zone géographique

Europe, France, Ile-de-France, 75 - Paris

Ville

Paris 15 éme

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Formation : École de commerce/ École d'ingénieur/ Université

Spécialisation : Développement en Data science, IA

Niveau d'expérience minimum

0 - 2 ans

Compétences recherchées

• Appétence forte pour l’IA/LLM et les frameworks d’orchestration
• Maitrise de langage de programmation Python, Docker, APIs
• Bonne connaissance des framework machine learning, Deep Learning, IA Generative
• Capacité à comprendre et à analyser des données métiers complexes

Outils informatiques

• La maitrise du JavaScript, React est un plus
• La connaissance de Neo4j, pgvector, Node.js est un plus
• Une expérience en développement des applications web est un plus

Une expérience en déploiement est un plus

Langues

Anglais indispensable (Lu, écrit, parlé)