Ai Architect (h/f)

Accenture est un leader mondial de services professionnels qui aide les grandes entreprises, les pouvoirs publics et les autres organisations à construire leur noyau numérique, à optimiser leurs opérations, à accélérer la croissance de leur chiffre d’affaires et à améliorer les services aux citoyens, créant ainsi une valeur tangible à grande vitesse et à grande échelle. Nous sommes une entreprise axée sur le talent et l’innovation, qui compte près de 779,000 personnes au service des clients dans plus de 120 pays. La technologie est aujourd’hui au cœur du changement, et nous sommes l’un des leaders mondiaux dans la conduite de ce changement, avec de solides relations avec notre écosystème.

• Vos missions

• 
  

• Piloter des programmes de transformation IA de bout en bout, couvrant le Machine Learning traditionnel, l’IA Générative et l’IA Agentique, de la définition de la stratégie jusqu’à l’industrialisation et le déploiement à l’échelle

• Gérer la relation avec des clients seniors (Directeurs / C-level) et agir en tant que conseiller de confiance sur les stratégies et l’exécution IA, GenAI et Agentic AI

• Définir des architectures IA d’entreprise couvrant les systèmes ML, les plateformes GenAI et les systèmes agentiques, en arbitrant entre performance, coût, scalabilité et gouvernance

• Déterminer quand utiliser des modèles de ML traditionnels, des approches GenAI ou des systèmes agentiques, et comment les combiner efficacement

• Piloter la conception de plateformes GenAI de niveau entreprise, incluant des architectures RAG, des systèmes de recherche hybrides (vectoriel + graphe / Graph RAG) et l’intégration de LLM à grande échelle

• Accélérer l’adoption de systèmes d’IA agentique, incluant architectures multi-agents, workflows augmentés par des outils et modèles opérationnels pilotés par l’IA

• Définir et superviser les architectures de connaissance (bases vectorielles, graphes de connaissance, couches de mémoire) pour permettre des capacités avancées de recherche, raisonnement et décision

• Mettre en place des modèles opérationnels LLMOps et AgentOps (évaluation, observabilité, monitoring, sécurité, gestion du cycle de vie à l’échelle)

• Garantir l’intégration de l’IA responsable, de la gouvernance et de la conformité réglementaire (ex : AI Act, GDPR)

• Encadrer et faire grandir des équipes pluridisciplinaires (managers, consultants, ingénieurs, architectes)

• Contribuer au développement commercial (montage d’offres, propositions, acquisition de clients)

• Participer au leadership d’opinion, aux stratégies go-to-market et aux initiatives d’innovation

• Piloter des initiatives de développement des compétences (formation, mentoring, montée en compétences)
  
  

Votre profil

Formation :

Diplôme de niveau Master ou équivalent en informatique, data science, intelligence artificielle, ingénierie, mathématiques ou domaine connexe

• Diplômé(e) d’écoles d’ingénieurs, universités de premier plan ou programmes internationaux équivalents

• Des certifications ou formations exécutives en IA, data ou cloud sont un plus
  
  

Expérience :

9 à 12+ ans en architecture d’entreprise, architecture IA ou conseil en technologie

• Expérience confirmée en relation client et conseil auprès de parties prenantes seniors

• Expérience avérée dans le pilotage de programmes IA/GenAI à grande échelle, de la stratégie au déploiement

• Solide expérience en développement commercial
  
  

Compétences techniques :

Maîtrise des écosystèmes IA d’entreprise incluant :

• IA traditionnelle / Machine Learning : apprentissage supervisé et non supervisé, modélisation prédictive, optimisation, séries temporelles, NLP, intégration dans des systèmes d’entreprise

• IA Générative & LLM : architectures RAG, prompt engineering, intégration de LLM, plateformes GenAI

• IA Agentique : systèmes multi-agents, frameworks d’orchestration (LangGraph, AutoGen, Semantic Kernel), workflows autonomes

• Systèmes de connaissance : architectures hybrides (vectoriel + graphe), graphes de connaissance, systèmes de mémoire

• Data & plateformes : Databricks, Snowflake, systèmes distribués (Spark)

• Cloud : Azure, AWS, GCP

• Outils modernes : LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, LangGraph, AutoGen, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Neo4j, Azure AI Search