ACCENTURE FRANCE DEFENSE

Lead Architecte Ia & Llm (architecte Principal) (h/f)

Posted 10 days ago

Experience
10+ years
Offer salary
Not specified
Location
Paris, France
Contract type
CDI
Work arrangement
Sur Site
Starting Date
ASAP
Stack required
Ia Agentique
Ia Génerative
Nlp
Llm

Company Description

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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.

Job Description

  • Vos missions


  • Collaborer avec les CIO, CTO et dirigeants métiers afin de définir la stratégie IA de l’entreprise en reliant les objectifs business à une vision technologique cohérente et progressive.

  • Piloter les évaluations de maturité IA des entreprises et construire des roadmaps d’implémentation permettant de séquencer les investissements pour créer un avantage concurrentiel durable.

  • Être responsable de la solution technique complète de plateformes IA complexes en garantissant que chaque domaine architectural soit conçu de manière cohérente et alignée sur les objectifs métiers ainsi que les standards de l’entreprise.

  • Traduire les principes d’architecture directeurs en solutions techniques concrètes et défendables servant de cadre aux équipes de réalisation.

  • Concevoir des prototypes innovants et des preuves de concept (proofs of concept) en utilisant les technologies émergentes afin de réduire les risques et démontrer rapidement la valeur des solutions.

  • Réaliser des évaluations technologiques et des analyses comparatives afin de formuler des recommandations définitives et fondées sur des preuves concernant les outils, frameworks et plateformes.

  • Définir l’orientation architecturale des écosystèmes multi-agents indépendants des modèles et des outils, couvrant l’orchestration, la mémoire ainsi que les mécanismes d’utilisation des outils et des skills, gouvernés via un AI Gateway centralisé.

  • Mettre en place le registre des agents (Agent Registry) ainsi que les mécanismes de certification garantissant qu’aucun agent non certifié n’accède à la production.

  • Définir la mémoire comme un service de plateforme abstrait et indépendant des technologies fournisseurs sous-jacentes.

  • Définir la stratégie liée aux foundation models et à l’inférence, incluant l’adaptation des modèles, le fine-tuning et les mécanismes de routage dynamique optimisant coût, qualité et latence.

  • Définir les standards de déploiement pour les environnements d’inférence à haut débit et faible latence, ainsi que pour le déploiement de modèles de machine learning traditionnels au sein de plateformes unifiées.

  • Être responsable de l’architecture de la couche de contexte d’entreprise (Enterprise Context Layer), incluant graphes de connaissances, ontologies, recherche vectorielle et recherche sémantique, afin d’ancrer les solutions dans la connaissance métier du client.

  • Définir les orientations de conception des mécanismes de mémoire et d’assemblage du contexte permettant de gérer les prompts, les fenêtres de contexte (context windows) et l’état conversationnel.

  • Être responsable de la sécurité, de la gouvernance, de l’observabilité, de la performance et de la scalabilité de manière homogène et cohérente sur l’ensemble des domaines techniques.

  • Établir le modèle d’identité et d’autorisation, incluant l’identité par agent, l’intégration avec IAM/IAP et les mécanismes de défense en profondeur (defense-in-depth).

  • Définir les frameworks de guardrails appliqués à chaque niveau de la plateforme afin de trouver le bon équilibre entre protection et performance.

  • Gouverner le MCP Control Plane, incluant le registre, le gateway et les mécanismes d’évaluation du risque pour les serveurs internes et tiers.

  • Promouvoir une approche adopt-over-build pour les solutions d’évaluation et d’observabilité déjà industrialisées.

  • Faire de la maîtrise des coûts (FinOps) un pilier de l’architecture à travers la traçabilité de l’usage, les budgets contrôlés via gateway et l’analyse du coût par cas d’usage.

  • Prendre les décisions définitives en matière de patterns d’architecture, architectures de référence, frameworks et choix technologiques en conciliant innovation et pragmatisme.

  • Piloter et coordonner le travail des architectes de domaine et experts spécialisés afin de résoudre les problématiques transverses et construire un système cohérent prêt pour la production.

  • Développer les architectures de référence, frameworks et assets réutilisables de la practice en privilégiant systématiquement l’approche adopt-over-build.

  • Animer des ateliers d’architecture approfondis et des sessions de travail avec les dirigeants clients et les équipes d’ingénierie.

  • Produire et gouverner les artefacts d’architecture de référence, notamment les blueprints, architectures de référence, ADR et spécifications d’intégration, qui guideront les programmes à grande échelle.

  • Agir en tant que leader reconnu du domaine de l’IA, en contribuant à la vision de la practice et en représentant l’organisation lors de publications, conférences et événements du secteur.


  • Votre profil


    Diplôme de niveau Bachelor ou équivalent.

Compétences requises


  • Expérience significative dans la conception et le déploiement de solutions IA avancées de niveau entreprise combinant IA agentique, IA générative et machine learning traditionnel sur au moins une plateforme Cloud.

  • Expérience démontrée dans les domaines des Large Language Models (LLM) et de la Generative AI.

  • Expertise reconnue dans la conception et la mise en production d’architectures applicatives basées sur les LLM.

  • Solide expérience en ingénierie logicielle, Machine Learning, Deep Learning et NLP (Natural Language Processing).

  • Plusieurs années d’expérience pratique en tant qu’architecte Machine Learning, avec une expertise dans la conception de solutions Big Data, Machine Learning et plateformes analytiques à grande échelle.

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