Infrastructure AI Specialist Junior F/H

Accenture France; Paris; Sur place; EUR 40 000 - 56 000; Plein temps

Résumé du poste

Accenture France recherche un Junior Infrastructure AI Specialist à Paris. Vous intervenez à l’intersection de l’ingénierie des plateformes et de l’IA appliquée, pour intégrer des capacités d’IA et de ML dans les plateformes d’infrastructure et les opérations IT.

Vous concevrez des pipelines MLOps, déployerez des modèles d’IA sur le cloud et utiliserez l’IA générative pour améliorer l’automatisation, l’observabilité et la fiabilité.

Qualifications

• Maîtrise de Python pour le traitement des données et l’automatisation.
• Bonne connaissance des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Connaissance opérationnelle des services IA/ML dans le cloud (AWS SageMaker, Azure ML ou Vertex AI).
• Compréhension des API REST, du format JSON et des principes d’intégration applicative.
• Expérience avec Git, GitHub/GitLab et les pratiques DevOps.
• Connaissance des concepts de qualité des données et de gouvernance.
• Connaissance Docker et notions de Kubernetes.
• Outils MLOps (MLflow, W&B).
• Bases de données vectorielles et architectures RAG.
• Maîtrise du français et de l’anglais.

Responsabilités

• Contribuer à l’intégration de capacités IA/ML dans les plateformes d’infrastructure et les opérations IT.
• Concevoir et déployer des pipelines MLOps et des modèles d’IA sur le cloud.
• Utiliser l’IA générative pour améliorer l’automatisation, l’observabilité et la fiabilité des services.
• Collaborer avec les équipes métiers et IT sur des projets multi-domaines.

Connaissances

Python

ML/DL frameworks

Cloud IA/ML

REST/JSON APIs

Git & CI/CD

Data governance

Docker & Kubernetes

MLOps tools

Vector databases

RAG architectures

French & English

Outils

Docker

Kubernetes

MLflow

Weights & Biases

LangChain

AutoGen

CrewAI

LlamaIndex

Pinecone

Weaviate

pgvector

Description du poste

Réinventer avec Accenture. En tant qu' Infrastructure AI Specialist à Paris, vous intervenez sur des projets de transformation alliant expertises métiers, technologies et usage avancé de l’intelligence artificielle.

En tant que Junior Infrastructure AI Specialist

vous évoluerez à l’intersection de l’ingénierie des plateformes (Platform Engineering) et de l’intelligence artificielle appliquée. Vous contribuerez à l’intégration de capacités d’intelligence artificielle et de machine learning au sein des plateformes d’infrastructure et des opérations IT. Vous participerez à la conception de pipelines MLOps, au déploiement de modèles d’IA et de machine learning sur des environnements cloud, ainsi qu’à l’utilisation de l’IA générative pour améliorer l’automatisation des infrastructures, l’observabilité et la fiabilité des services.

Ce poste tourné vers l’avenir vous positionnera au cœur de l’une des disciplines les plus stratégiques du marché technologique actuel. Vous intégrerez une practice qui façonne la manière dont les infrastructures d’entreprise sont exploitées et pilotées à l’ère de l’intelligence artificielle.

Pourquoi nous rejoindre ?

• Intégrer une culture IA au service de la transformation des leaders sectoriels (formation IA continues et écosystème technologique de pointe).
• Nourrir vos aspirations grâce à nos communautés locales et internationales, propice au mentorat, au partage d’expertise et à l’apprentissage continu.
• Evoluer dans un environnement de travail hybride et évolutif, avec la possibilité de télétravailler selon votre projet.
• Vivre une expérience interne riche et stimulante : participer aux évènements sportifs, aux actions solidaires via la Fondation Accenture, aux coachings thématiques, et autres évènements dans nos locaux. Profitez des initiatives portées par le CSE.

VOTRE PROFIL

Compétences requises (Must Have)

• Maîtrise de Python pour le traitement des données, le développement de modèles et l’automatisation de scripts.
• Bonne compréhension des concepts et frameworks de Machine Learning (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Connaissance opérationnelle des services IA/ML dans le cloud (AWS SageMaker, Azure ML ou Vertex AI).
• Compréhension des API REST, du format JSON et des principes d’intégration applicative permettant de connecter des agents IA aux applications d’entreprise et aux outils opérationnels.
• Expérience avec Git, GitHub/GitLab et les pratiques collaboratives de développement logiciel.
• Connaissance des concepts de qualité des données, de traçabilité des données (data lineage) et de gouvernance des données appliqués aux charges de travail IA et Machine Learning.
• Compréhension des technologies de conteneurisation (Docker) et connaissances de base de Kubernetes pour le déploiement de charges de travail Machine Learning.
• Familiarité avec les outils MLOps tels que MLflow, Weights & Biases ou des plateformes équivalentes de suivi et de gestion des expérimentations.
• Connaissances de base des bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate, pgvector) et des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Esprit analytique, capacité de résolution de problèmes et grande attention aux détails.
• Maîtrise professionnelle du français (obligatoire) et de l’anglais (obligatoire).

Compétences appréciées (Nice to Have)

• Expérience du fine-tuning de LLM ou de l’ingénierie de prompts appliquée à l’automatisation des infrastructures.
• Connaissance des outils d’AIOps tels que Dynatrace, New Relic AI ou Datadog AI.
• Familiarité avec les frameworks d’IA agentique tels que LangChain, AutoGen, CrewAI ou LlamaIndex.
• Sensibilisation aux enjeux de protection des données, d’éthique de l’IA et de réduction des biais algorithmiques.
• Connaissances de base en calcul distribué et en gestion des ressources GPU.
• Familiarité avec les technologies de scripting et d’automatisation telles que PowerShell, Bash ou les frameworks d’automatisation Python.
• Connaissance des technologies de recherche d’entreprise, des plateformes de gestion des connaissances et des solutions de traitement documentaire.
• Familiarité avec la gestion du cycle de vie des prompts, les techniques de test de prompts et leur optimisation.

Certifications requises ou fortement souhaitées

• AWS Certified Machine Learning – Specialty
• Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102)
• Google Professional Machine Learning Engineer
• TensorFlow Developer Certificate
• DeepLearning.AI MLOps Specialization
• Databricks Generative AI Fundamentals ou certification équivalente en IA générative
• Certification en IA générative incluant le Prompt Engineering, les architectures RAG, les agents IA et les principes d’IA responsable

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