Scientifique en calcul IA/ML – Fabrication et opérations

Accenture France; Paris; On-site; EUR 90,000 - 150,000; Full time

Job summary

Accenture France recherche un expert en calcul IA/ML pour concevoir et opéationaliser des solutions IA/ML pour des clients majeurs. Vous couvrirez le cycle complet: évaluation, personnalisation des modèles, pipelines de données et déploiement en production, avec DevOps/MLOps. Vous travaillerez sur le edge, le HPC et des environnements cloud variés.

Le poste implique une forte collaboration avec les équipes métier, technique et les clients, afin de garantir valeur et fiabilité des systèmes livrés.

Qualifications

• Expérience en ML et déploiement de modèles en production à grande échelle.
• Maîtrise des fondements informatiques et architecture système.
• Expérience en calcul distribué et cloud computing.
• Création et déploiement de logiciels IA/ML dans le cloud.

Responsibilities

• Formuler des problématiques clients en solutions IA/ML pratiques.
• Développer et déployer des algorithmes et pipelines de données.
• Personnaliser des modèles de DL/IA générative selon les données.
• Participer à la R&D d’algorithmes et modèles IA/Calcul haute performance.
• Travailler sur des jeux de données massifs et prétraitement de données.
• Mettre en place le stockage et l’accès aux données pour les modèles.
• valoriser les approches de modélisation pour les problématiques business.
• Collaborer avec métiers et techniques pour l’intégration en prod.

Skills

ML production

Surveillance/alertes

Rapports de bugs

Auditabilité

Calcul distribué

Cloud computing

Python

TensorFlow

PyTorch

C++

Java

SQL

Communication écrite

Relation client

Conseil

Esprit entrepreneurial

Education

Licence ou équivalent

Master ou PhD souhaité

Tools

TensorFlow

PyTorch

LLM APIs

Cloud platforms

DevOps/MLOps

Kubernetes

Job description

VOUS ÊTES En tant que scientifique en calcul IA/ML, vous concevrez, développerez et opérationnaliserez des solutions d’intelligence artificielle et de machine learning pour des clients d’entreprise, en combinant des modèles personnalisés avec des services d’IA cloud et tiers afin de fournir des résultats prêts pour la production. Votre rôle couvre l’ensemble du cycle de vie de la solution : évaluer les besoins et les données des clients, sélectionner et personnaliser les modèles (y compris le Deep Learning, l’IA générative et les grands modèles de langage), concevoir des pipelines de données et DevOps & MLOps évolutifs pour l’entraînement et la production, et garantir la qualité, la valeur et la fiabilité des systèmes déployés.

LE TRAVAIL

• Formuler des problèmes du monde réel en solutions d’IA et de Machine Learning pratiques, efficaces et évolutives
• Développer et mettre en œuvre des algorithmes, des modèles et des systèmes informatiques de machine learning ; concevoir et construire des pipelines de données évolutifs afin de prendre en charge l’entraînement des modèles et la production avec DevOps & MLOps
• Personnaliser et appliquer des modèles de Deep Learning et d’IA générative à divers cas d’utilisation en fonction des besoins de l’entreprise, de la disponibilité des données et des exigences en matière de systèmes et d’infrastructure, y compris les appareils en périphérie (edge devices) et le HPC
• Participer à la recherche et au développement de nouveaux algorithmes, modèles et simulations d’IA et de calcul haute performance, ainsi qu’à leurs applications pour résoudre des problèmes commerciaux complexes sur les sites des clients
• Travailler avec des ensembles de données à grande échelle et utiliser des techniques de prétraitement des données afin de garantir des données d’entrée de haute qualité pour l’entraînement et la production
• Mettre en œuvre et maintenir des mécanismes efficaces de stockage et de récupération des données pour les modèles et les connaissances à l’aide d’outils appropriés
• Justifier la valeur des approches de modélisation dans les problématiques commerciales
• Collaborer avec des équipes tant du côté métier que technique, notamment les utilisateurs, les représentants des cas d’utilisation, les responsables métier, les ingénieurs, les architectes et les concepteurs UI, afin d’atteindre les objectifs du projet de bout en bout et d’assurer l’intégration en production

FORMATION

• Licence (Bachelor) ou équivalent

Qualifications De Base (requises)

• Expérience professionnelle en tant qu’ingénieur ou scientifique en machine learning, avec le déploiement de modèles en production à grande échelle, y compris la surveillance, les alertes, la création automatique de rapports de bugs et l’audit.
• Bonne maîtrise de l’application des fondements théoriques de l’informatique, notamment l’architecture des systèmes informatiques, l’ingénierie système et la programmation.
• Expérience des systèmes et architectures de calcul distribué pouvant inclure le big data, le calcul haute performance, les simulations d’ingénierie, le calcul scientifique, le grid computing et le cloud computing, ainsi que les réseaux distribués.
• Familiarité avec la création et le déploiement de logiciels basés sur l’IA/ML dans un environnement cloud.

Qualifications Souhaitées

• Maîtrise de Python et des frameworks IA/ML basés sur Python, ainsi que familiarité avec les bibliothèques et frameworks pertinents (par exemple, TensorFlow, PyTorch).
• Expérience de travail avec des modèles de langage tels que les API de LLM et de l’optimisation de leur utilisation pour des applications spécifiques.
• Expérience avec les langages de programmation suivants : Python, C++, Java, R, SQL
• Excellentes compétences en communication écrite et orale et capacité à communiquer des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques
• Solides compétences en relation client dans un environnement de conseil
• Solides compétences transversales avec la capacité à collaborer avec diverses équipes internes et côté client
• Esprit entrepreneurial avec de la curiosité et une passion pour les technologies émergentes et la stimulation de l’innovation
• Master (MS) ou doctorat (PhD) dans un domaine connexe souhaité (informatique, ingénierie, etc.)