Architecte Infrastructure IA Principal & Lead – Cloud & GPU

Accenture France

Paris

Sur place

EUR 120 000 - 180 000

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Résumé du poste

Accenture France recherche un Architecte Infrastructure IA Principal et Lead pour concevoir des infrastructures IA/ML à grande échelle, incluant des environnements d’entraînement distribués, sur site ou cloud, en veillant SLA et coûts. Vous guidez les choix techniques et coordonnez les équipes.

Le rôle exige une expertise sur au moins un hyperscaler ( AWS, Azure ou GCP ), maîtrise des réseaux, stockage, orchestration et coûts, et une expérience avérée en supervision de projets IA/ML à grande

Qualifications

  • Expérience démontrable en développement et déploiement IA/ML.
  • Maîtrise des infrastructures et architectures IA/ML à grande échelle.
  • Connaissance d’au moins un cloud hyperscaler (AWS, Azure, GCP).
  • Solide compréhension des pipelines de données et orchestrations.
  • Capacité à concevoir et optimiser des architectures centrées coût et performance.

Responsabilités

  • Assumer l’architecture et la conception d’infrastructures IA/ML à grande échelle, y compris l’entraînement distribué.
  • Évaluer et comparer des architectures en considérant calcul, réseau, stockage et déploiement.
  • Conduire les revues d’architecture et proposer des mesures correctives.
  • Définir la feuille de route infra IA et superviser les coûts et SLA.
  • Concevoir les stratégies CI/CD et la supervision InfraOps et MLOps.
  • Collaborer avec les clients et les équipes pour aligner les décisions sur les objectifs métier.

Connaissances

Python
Java
C++
Airflow
Kubeflow

Formation

Master ou équivalent en informatique

Outils

Kubeflow
CUDA

Description du poste

Accenture France recherche un Architecte Infrastructure IA Principal et Lead pour concevoir des infrastructures IA/ML à grande échelle, incluant des environnements d’entraînement distribués, sur site ou cloud, en veillant SLA et coûts. Vous guidez les choix techniques et coordonnez les équipes.

Le rôle exige une expertise sur au moins un hyperscaler ( AWS, Azure ou GCP ), maîtrise des réseaux, stockage, orchestration et coûts, et une expérience avérée en supervision de projets IA/ML à grande

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