Junior Infrastructure AI Engineer – ML Ops & Cloud

Accenture France; Paris; Hybride; 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

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.