Consultant Data Scientist / Genai Engineer (h/f)
Posted 16 days ago
Company Description
View moreAccenture 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.
Job Description
Responsabilités clés
Piloter la conception, le développement et la validation de modèles de machine learning alignés avec les objectifs métiers, en garantissant scalabilité, robustesse et impact mesurable
Concevoir et délivrer des solutions d’IA Générative de bout en bout : architectures RAG, stratégies de prompt engineering, applications LLM de niveau entreprise
Concevoir et implémenter des systèmes d’IA agentique : architectures multi-agents, utilisation d’outils, workflows de planification et de raisonnement, raisonnement enrichi par graphes de connaissance lorsque pertinent
Prendre en charge les décisions d’architecture, en sélectionnant les approches adaptées entre ML, pipelines GenAI et systèmes agentiques selon le contexte métier, les contraintes et les risques
Évaluer et sélectionner des modèles fondamentaux (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral) et définir des architectures combinant GenAI et systèmes agentiques
Concevoir et implémenter des bases de données vectorielles et des systèmes de recherche basés sur des graphes, pipelines d’embeddings et mécanismes de retrieval ; concevoir des graphes de connaissance, couches mémoire et gestion d’état pour supporter des workflows avancés
Définir et implémenter des frameworks LLMOps et AgentOps : pipelines de déploiement, orchestration, monitoring, évaluation et gestion du cycle de vie
Concevoir et mettre en place des garde-fous, mécanismes de sécurité et processus human-in-the-loop pour les systèmes génératifs et agentiques
Piloter le développement de PoC, MVP et leur industrialisation en systèmes de production fiables et gouvernés
Animer des ateliers clients, discussions techniques et sessions de conception ; conseiller sur les arbitrages entre ML, GenAI et Agentic AI
Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (engineering, cloud, data, sécurité) pour délivrer des solutions intégrées
Contribuer aux propositions commerciales, livrables clients et roadmaps de transformation IA
Développer des assets réutilisables, accélérateurs et bonnes pratiques
Votre profil
Formation & parcours :
Diplôme (Licence ou Master) en informatique, data science, machine learning, mathématiques, physique ou domaine connexe
2 à 4 ans d’expérience en cabinet de conseil (obligatoire), avec delivery de projets IA/ML et GenAI de bout en bout
Expérience sur des initiatives client en IA ou GenAI avec interaction métier
Certifications (Azure, AWS, GCP, IA/ML) ou formations avancées appréciées
Compétences techniques :
Programmation : excellente maîtrise de Python et des écosystèmes data science / ML
Machine Learning & Deep Learning : expérience en développement, évaluation et optimisation de modèles (TensorFlow, PyTorch, JAX, ONNX)
IA Générative & LLM : expérience pratique en prompt engineering, systèmes RAG, bases vectorielles et retrieval avancé (hybride, Graph RAG), frameworks (LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy)
IA Agentique : bonne compréhension des systèmes à base d’agents : architectures multi-agents, utilisation d’outils, workflows de planification/raisonnement, frameworks (LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, PydanticAI), ainsi que des concepts de graphes de connaissance et mémoire
Data & Engineering : maîtrise des pipelines data, feature engineering, qualité des données, SQL et plateformes modernes (Databricks, Snowflake)
Expérience avec bases vectorielles et bases de graphes (Neo4j, Amazon Neptune) pour des cas d’usage avancés
LLMOps / AgentOps : expérience en déploiement, monitoring, évaluation et cycle de vie ; connaissance CI/CD et conteneurisation
Cloud : expérience pratique sur Azure, AWS ou GCP avec services IA/ML
Soft Skills
Relation client : capacité à structurer les problématiques et traduire les besoins métiers en solutions IA
Communication : capacité à expliquer des architectures complexes (y compris agentiques) à des publics variés
Résolution de problèmes : esprit analytique et structuré
Ownership & leadership : capacité à piloter des streams, prendre des responsabilités et accompagner des profils juniors
Adaptabilité : aisance dans des environnements rapides et en évolution
Langues
Français et anglais requis (courant, écrit et oral)
Qualifications Souhaitées
Expérience en déploiement de systèmes IA, GenAI ou agentiques en production
Expérience avec frameworks d’orchestration d’agents (LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel) et moteurs de workflow (Temporal, Prefect)
Expérience en évaluation, sécurité et gouvernance des systèmes IA
Connaissance de l’IA responsable, explicabilité (XAI) et gestion des risques
Expérience en conseil, transformation digitale ou programmes grands comptes
Contributions open-source, publications ou leadership d’opinion
Certifications avancées ou formations spécialisées
Compétences clés (en résumé)
Python
Machine Learning
Deep Learning
IA Générative & LLM
Prompt Engineering
Systèmes RAG
IA Agentique & multi-agents
Orchestration & outils
Bases vectorielles
Graphes de connaissance
Systèmes mémoire
LLMOps & AgentOps
Data Engineering
SQL
Cloud (Azure/AWS/GCP)
Architecture de solutions
Relation client
Résolution de problèmes
Leadership
À quoi ressemble la réussite dans ce rôle
Vous délivrez des solutions IA combinant ML, GenAI et IA agentique avec un impact business mesurable
Vous prenez des décisions d’architecture pertinentes en équilibrant performance, coût, scalabilité et risques
Vous concevez des systèmes intelligents exploitant des représentations de connaissance vectorielles et graphes
Vous développez des applications GenAI et des workflows agentiques fiables, sécurisés et industrialisés
Vous établissez des relations de confiance avec les clients et êtes reconnu(e) comme un conseiller crédible
Vous favorisez l’adoption des solutions au-delà du delivery
Vous contribuez à la montée en compétences des équipes
Vous participez au développement d’actifs et au leadership interne