AI/ML Solutions Scientist for Production & HPC

Accenture France; Paris; Sur place; EUR 90 000 - 130 000; Plein temps

Résumé du poste

Accenture France recherche un Scientifique Computationnel IA/ML pour concevoir, développer et mettre en œuvre des solutions d’intelligence artificielle pour des clients d’entreprise. Vous couvrirez l’ensemble du cycle de vie, du recueil des besoins à la mise en production, avec des pipelines de données et des pratiques DevOps & MLOps.

Le rôle implique l’application de modèles Deep Learning et IA Générative, le travail avec des données à grande échelle, et la collaboration avec des équipes

Qualifications

• Expérience avérée en apprentissage automatique avec déploiement en production à grande échelle et surveillance.
• Fondements théoriques de l’informatique: architecture, ingénierie et programmation.
• Expérience en calcul distribué (Big Data, HPC, Cloud et réseaux distribués).
• Développement et déploiement de logiciels IA/ML dans un environnement cloud.

Responsabilités

• Formuler des problématiques métiers en solutions IA/ML pragmatiques et évolutives.
• Développer et déployer des algorithmes et des pipelines ML non trivial.
• Personnaliser des modèles DL/IA Générative selon les besoins métiers.
• Participer à la recherche et au développement d’algorithmes et simulations.
• Travailler sur des jeux de données volumineux et garantir leur qualité.
• Mettre en place des mécanismes de stockage et récupération des données.
• Justifier la valeur des approches basées sur les modèles pour le business.
• Collaborer avec les équipes internes et clients pour livrer les solutions en production.

Connaissances

Python

TensorFlow

PyTorch

Distributed computing

Formation

Licence/Bachelor ou équivalent

Master ou Doctorat en informatique/ingénierie

Outils

TensorFlow

PyTorch

API LLM usage

Description du poste

Accenture France recherche un Scientifique Computationnel IA/ML pour concevoir, développer et mettre en œuvre des solutions d’intelligence artificielle pour des clients d’entreprise. Vous couvrirez l’ensemble du cycle de vie, du recueil des besoins à la mise en production, avec des pipelines de données et des pratiques DevOps & MLOps.

Le rôle implique l’application de modèles Deep Learning et IA Générative, le travail avec des données à grande échelle, et la collaboration avec des équipes