Architecte Infrastructure IA

Accenture PLC; Paris; Sur place; EUR 100 000 - 180 000; Plein temps

Résumé du poste

Accenture PLC recherche un Architecte Infrastructure IA opérationnel(le) expérimenté(e) pour concevoir et optimiser des infrastructures IA/ML, en travaillant avec des architectes et ingénieurs seniors et en guidant progressivement des domaines de travail.

Vous concevez des composants d’infrastructure, déployez des systèmes IA en production et pilotez les pipelines de données alimentant les workflows IA/ML, tout en maîtrisant les coûts, la performance et l’évolutivité.

Qualifications

• Licence ou équivalent en informatique et ingénierie.
• Expérience en IA/ML, déploiement et exploitation sur site et dans le cloud.
• Connaissances solides des concepts d’IA/ML et des infrastructures associées.
• Maîtrise de Python, Java et/ou C++.

Responsabilités

• Rédiger, réviser et déboguer du code, des scripts et des infrastructures en tant que code (IaC) pour les IA et automatisations.
• Concevoir, configurer et provisionner des ressources de calcul dans le cloud et sur site, y compris des clusters GPU.
• Maintenir les pipelines CI/CD et automatisations de déploiement pour les systèmes IA/ML.
• Piloter l’orchestration de conteneurs (Docker/Kubernetes) et le serving de modèles.
• Intégrer des modèles IA/ML dans les systèmes existants tout en assurant sécurité et conformité.

Connaissances

Python

Java

C++

Formation

Licence (Bachelor’s Degree) en informatique/ingénierie informatique ou domaine connexe

Outils

Apache Airflow

Kubeflow

Description du poste

VOUS ÊTES

En tant qu’Architecte Infrastructure IA opérationnel(le), vous êtes un(e) ingénieur(e) expérimenté(e) possédant plusieurs années d’expérience en ingénierie des infrastructures et prenant désormais en charge des missions plus complexes et à plus fort impact dans la conception et l’optimisation des infrastructures d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique qui alimentent des applications réelles. En travaillant aux côtés d’architectes et d’ingénieurs seniors, et en dirigeant de plus en plus vos propres domaines de travail, vous mettez en œuvre des compétences éprouvées en codage, tests, configuration, déploiement, surveillance et dépannage des systèmes d’IA ainsi que des infrastructures sur lesquelles ils s’exécutent.

Au quotidien, vous concevez et optimisez des composants d’infrastructure, rédigez et révisez du code ainsi que des scripts de déploiement, concevez et ajustez des ressources de calcul dans des environnements cloud et sur site tels que des clusters GPU et des environnements d’entraînement distribués, déployez des systèmes et modèles d’IA en production et construisez et optimisez les pipelines de données qui alimentent les flux de travail IA et ML. Vous optimisez la pile informatique en termes de performance, de coût, de consommation énergétique et d’évolutivité, surveillez les systèmes d’IA et l’état des infrastructures dans les domaines InfraOps et MLOps, réalisez le monitoring de l’IA afin de suivre les performances des modèles et des systèmes, et résolvez de manière autonome des problèmes complexes sur l’ensemble de la pile.

Vous accompagnez également les ingénieurs juniors, contribuez aux décisions d’architecture et aidez à établir les meilleures pratiques. Il s’agit d’un rôle pratique, axé sur la prise en charge et la responsabilité, dans lequel vous appliquez et approfondissez votre expertise sur des outils et plateformes modernes, notamment l’orchestration de conteneurs, le model serving, les pipelines CI/CD, l’InfraOps, le MLOps et la surveillance de l’IA, tout en apportant des contributions significatives à l’infrastructure qui permet d’obtenir des résultats métiers pilotés par l’IA.

LE TRAVAIL

• Rédiger, réviser et déboguer du code, des scripts et des infrastructures en tant que code (Infrastructure as Code) pour les infrastructures IA, l’automatisation et les outils, tout en définissant les standards de qualité au sein de l’équipe.
• Concevoir, configurer et provisionner des ressources de calcul dans des environnements cloud et sur site, y compris des clusters GPU et des configurations d’entraînement distribuées, en optimisant les performances et l’utilisation des ressources.
• Concevoir et maintenir l’automatisation des déploiements et les pipelines CI/CD afin de garantir des mises en production fiables et reproductibles des systèmes, modèles et applications d’IA.
• Déployer des systèmes d’IA, des modèles et des pipelines de données en production, tout en définissant et en améliorant les processus et les meilleures pratiques suivis par les autres équipes.
• Piloter l’orchestration de conteneurs et le model serving à l’aide d’outils tels que Docker, Kubernetes et des frameworks de déploiement de modèles.
• Concevoir et optimiser la pile informatique en termes de performance, consommation énergétique, coût et évolutivité, en équilibrant les compromis avec les objectifs métiers.
• Évaluer et sélectionner des outils, frameworks et plateformes, en formulant des recommandations qui orientent la feuille de route de l’infrastructure.
• Intégrer des modèles et systèmes d’IA dans les systèmes d’entreprise existants, en garantissant l’interopérabilité, la sécurité et la conformité réglementaire.
• Assurer la responsabilité du monitoring de l’IA et de l’état de santé de l’infrastructure dans les domaines InfraOps et MLOps, en suivant les performances, la fiabilité et l’utilisation, et en pilotant les actions correctives.
• Diagnostiquer et résoudre de manière autonome des problèmes complexes à travers l’ensemble de la pile informatique, y compris le matériel, les réseaux, les logiciels et les modèles, et conduire les analyses de causes racines.
• Encadrer les ingénieurs juniors et diriger les revues de code, en leur apportant une orientation technique et en soutenant leur développement.
• Définir et documenter les standards d’architecture, les processus et les procédures, et appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité, d’optimisation des coûts et d’évolutivité dans l’ensemble de l’infrastructure.

FORMATION

• Licence (Bachelor’s Degree) en informatique, en ingénierie informatique ou dans un domaine d’ingénierie connexe.
• Expérience démontrée dans le développement, la mise en place, la surveillance et le dépannage d’applications IA/ML, y compris la sélection, la conception et la gestion des infrastructures nécessaires au déploiement et à l’exploitation de solutions IA/ML dans des environnements sur site et dans des clouds publics.
• Solide compréhension des concepts et principes de l’intelligence artificielle et du machine learning.
• Solide compréhension des infrastructures informatiques, avec une connaissance appréciée des infrastructures dédiées à l’IA.
• Maîtrise de langages de programmation tels que Python, Java ou C++.
• Expérience avec des outils de gestion des pipelines de données et des orchestrations de workflows (par exemple Apache Airflow, Kubeflow).
• Excellentes capacités de résolution de problèmes et aptitude à travailler efficacement dans un environnement dynamique.
• Excellentes compétences en communication et en collaboration.
• Expérience en ingénierie des infrastructures IA/ML ou dans des postes similaires sur des plateformes hyperscalers, en support au déploiement de solutions à grande échelle.

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