Infrastructure AI Specialist Senior F/H

Rejoignez Accenture, une entreprise leader dans la transformation numérique. En tant que Senior Infrastructure AI Specialist, vous serez responsable de la définition de la stratégie et de la conception de capacités d'intelligence artificielle intégrées aux plateformes d'infrastructure. Vous travaillerez sur des projets de transformation alliant expertises métiers, technologies et usage avancé de l'intelligence artificielle.

• Définir la stratégie et piloter la conception ainsi que le déploiement de capacités d’intelligence artificielle et d’IA générative intégrées aux plateformes d’infrastructure.
• Concevoir des frameworks évolutifs de MLOps et GenAIOps, diriger des programmes d’observabilité et d’automatisation basés sur l’IA.
• Accompagner les clients dans la définition et la mise en œuvre de leurs feuilles de route de transformation des infrastructures pilotées par l’IA.

Compétences requises (obligatoires)

• Expertise approfondie en **Python**, en frameworks de Machine Learning (**PyTorch**, **TensorFlow**) et en ingénierie ML en environnement de production.
• Expérience avérée dans la conception et l’exploitation de plateformes **MLOps** et **GenAIOps** à l’échelle de l’entreprise.
• Maîtrise des services Cloud IA/ML : **AWS SageMaker**, **Azure Machine Learning**, **Google Vertex AI**.
• Expertise reconnue des architectures de **LLM (Large Language Models)**, du **RAG (Retrieval-Augmented Generation)**, du fine-tuning (**LoRA**, **QLoRA**) et de l’optimisation de l’inférence.
• Solide expérience des frameworks d’IA agentique tels que **LangChain**, **AutoGen**, **LlamaIndex** et **CrewAI**.
• Expérience avec les bases de données vectorielles (**Pinecone**, **Weaviate**, **Chroma**, **pgvector**) et les moteurs de recherche sémantique.
• Compréhension approfondie de **Kubernetes** appliqué aux charges de travail IA : ordonnancement GPU, entraînement distribué et services d’inférence.
• Bonne connaissance des opérations d’infrastructure d’entreprise, des services managés, des processus **ITIL** et des modèles de prestation de services opérationnels.
• Expérience dans l’intégration de solutions d’IA avec des outils d’entreprise tels que **ServiceNow**, les plateformes de supervision, les outils **ITSM**, les solutions d’observabilité et les écosystèmes d’automatisation.
• Expérience en observabilité de l’IA, gestion des prompts, supervision des modèles, frameworks d’évaluation et gestion des incidents en production.
• Excellente maîtrise des enjeux liés à la sécurité de l’IA, à la gestion des identités, à la gouvernance des données et aux pratiques de déploiement sécurisé de l’IA.
• Expérience de la gestion du cycle de vie des tokens, de l’optimisation de la consommation des modèles et de la gouvernance des coûts des plateformes d’IA (**TokenOps / AI FinOps**).
• Expérience avec les approches **Infrastructure as Code (IaC)** telles que **Terraform** et **Ansible**, ainsi qu’avec l’automatisation des plateformes d’IA.
• Connaissance des frameworks d’évaluation de l’IA, des mécanismes de garde-fous (*guardrails*), du routage de modèles et de l’ingénierie des prompts à grande échelle.
• Bonne compréhension des principes d’éthique de l’IA, de gouvernance, d’IA responsable et des implications du **Règlement européen sur l’IA (EU AI Act)**.
• Capacité à promouvoir, avec diplomatie, l’IA comme levier de transformation pour l’ensemble de l’organisation, grâce à une communication adaptée, des cas d’usage inspirants et une démarche exemplaire. Être capable de porter et démontrer une vision d’**architecture IA** face aux défis métiers et technologiques.
• Excellentes compétences en communication et en gestion des parties prenantes, y compris dans le cadre de présentations auprès de dirigeants (**CxO**).
• Maîtrise courante du **français** (obligatoire) et niveau professionnel en **anglais** (obligatoire).

Compétences souhaitées (atouts)

• Expérience avec les modèles d’IA multimodaux et la vision par ordinateur appliqués aux cas d’usage d’infrastructure.
• Connaissance des techniques d’optimisation bas niveau (**CUDA**, **Triton**) pour l’accélération de l’inférence.
• Familiarité avec les plateformes d’observabilité nativement enrichies par l’IA telles que **Dynatrace Davis AI** et **Datadog Watchdog**.
• Contribution à des projets open source liés à l’IA ou au **MLOps**.
• Expérience en **Edge AI** ou en Machine Learning alimenté par des capteurs IoT pour la supervision des infrastructures.
• Expérience dans la conception et le développement d’agents IA intégrés aux écosystèmes d’entreprise et aux plateformes opérationnelles.

Certifications pertinentes

• **AWS Certified Machine Learning – Specialty**
• **Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102)** ou **Azure Data Scientist Associate (DP-100)**
• **Google Professional Machine Learning Engineer**
• **Certifications NVIDIA Deep Learning Institute (DLI)**
• **Certified AI Governance Professional (CAIGP)** ou certification équivalente en gouvernance et éthique de l’IA
• **Certification professionnelle indépendante des éditeurs en Intelligence Artificielle / IA Générative**
• **ITIL 4 Foundation** ou **ITIL 4 Managing Professional** (pour les environnements d’exploitation de services enrichis par l’IA)

Accenture, c'est une communauté de plus de 750 000 talents et une mission commune : réaliser la promesse technologique alliée à l’ingéniosité humaine.

Dans un monde en perpétuel changement, nous accélérons la transformation des plus grandes entreprises, de la stratégie à la réalisation des projets, grâce à la technologie, la data et l’IA et nous créons de la valeur pour nos clients et pour nos collaborateurs grâce à notre expertise multi-sectorielle.