Machine Learning Engineer
Lead Architecte IA & LLM (Architecte Principal)
Paris
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Career Level : Manager / Senior Manager / Associate Director
Vous êtes
En tant que Lead AI Architect ou Principal AI Architect, vous serez la référence technique incontournable en matière d’architecture IA au sein des missions clients et de la practice. Vous serez responsable de l’architecture complète de plateformes et solutions d’IA avancées, couvrant le machine learning traditionnel, l’IA générative et les systèmes agentiques, en veillant à ce que chaque domaine de l’architecture soit conçu de manière cohérente, techniquement robuste et alignée sur les objectifs métiers du client ainsi que sur les standards d’une organisation de niveau entreprise (
enterprise-grade
).
Une dimension essentielle de ce rôle est votre capacité à intervenir au niveau exécutif. Vous collaborerez étroitement avec des CIO, CTO et dirigeants métiers afin de définir et d’articuler la stratégie IA de l’entreprise. Vous ferez le lien entre les objectifs business, les priorités stratégiques et les programmes de transformation pour construire une vision technologique cohérente, garantissant que les investissements en IA soient réalisés de manière structurée, pertinente et créatrice d’avantages concurrentiels durables. Ce partenariat stratégique avec les dirigeants vous positionnera à la fois comme conseiller de confiance (
trusted advisor
) et architecte de référence.
Dans ce rôle, vous piloterez et coordonnerez le travail de plusieurs architectes de domaine et experts spécialisés couvrant notamment le design d’applications agentiques, la sécurité et la confiance dans l’IA, les opérations IA et l’observabilité, l’ingénierie des données et de la connaissance, ainsi que les plateformes de modèles et d’inférence. Vous apporterez la vision d’architecture globale, la gouvernance technique et la cohérence transverse permettant d’unifier leurs contributions dans un système prêt pour l’entreprise. Vous définirez les orientations architecturales, arbitrerez les enjeux entre domaines et prendrez les décisions critiques qui façonneront l’ensemble de la solution IA.
Au-delà des missions clients, vous serez reconnu comme un leader d’opinion (
thought leader
) et une autorité de premier plan dans le domaine de l’IA. Vous assurerez une veille constante sur les dernières avancées de la recherche, les standards émergents, les innovations du marché et l’évolution des technologies. Vous contribuerez activement à la vision IA de la practice, au développement des frameworks internes et des assets réutilisables, tout en représentant Accenture lors de publications, conférences et échanges stratégiques avec les clients. Votre point de vue sur l’évolution du marché de l’IA sera recherché par les clients, les dirigeants de la practice et vos pairs.
Vous évaluerez et prendrez les décisions définitives concernant les patterns d’architecture, les frameworks techniques, les architectures de référence et les choix technologiques, en équilibrant innovation et pragmatisme afin de concevoir des systèmes robustes, évolutifs et pérennes. Cela inclut la supervision architecturale des écosystèmes d’agents IA couvrant l’orchestration multi-agents, l’utilisation d’outils, les skills et les systèmes de mémoire, ainsi que l’intégration de foundation models, les stratégies de
fine-tuning
et le déploiement de modèles de machine learning traditionnels au sein de plateformes cohérentes et prêtes pour la production.
Vous serez garant du respect des exigences non fonctionnelles les plus élevées en matière de sécurité, d’observabilité, de gouvernance, de performance et de scalabilité, en veillant à ce que ces dimensions soient adressées de manière homogène dans tous les domaines techniques. Vous produirez et gouvernerez les artefacts d’architecture de référence qui guideront les programmes à grande échelle, notamment les Architecture Decision Records (ADR), les architectures de référence, les diagrammes de composants, les diagrammes de flux de données et les spécifications d’intégration. Vous apporterez également le leadership technique de niveau exécutif permettant aux équipes d’ingénierie, architectes de domaine et parties prenantes côté client d’exécuter avec clarté et confiance.
Votre contribution sera déterminante dans la manière dont les organisations les plus ambitieuses adopteront, industrialiseront et développeront l’IA. Vous contribuerez à définir les standards de ce que doit être une architecture IA avancée et à générer une valeur business durable et transformationnelle.
Vos missions
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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.
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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.
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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.
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Traduire les principes d’architecture directeurs en solutions techniques concrètes et défendables servant de cadre aux équipes de réalisation.
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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.
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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.
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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.
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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.
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Définir la mémoire comme un service de plateforme abstrait et indépendant des technologies fournisseurs sous-jacentes.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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).
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Définir les frameworks de guardrails appliqués à chaque niveau de la plateforme afin de trouver le bon équilibre entre protection et performance.
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Gouverner le MCP Control Plane, incluant le registre, le gateway et les mécanismes d’évaluation du risque pour les serveurs internes et tiers.
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Promouvoir une approche adopt-over-build pour les solutions d’évaluation et d’observabilité déjà industrialisées.
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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.
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Prendre les décisions définitives en matière de patterns d’architecture, architectures de référence, frameworks et choix technologiques en conciliant innovation et pragmatisme.
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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.
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Développer les architectures de référence, frameworks et assets réutilisables de la practice en privilégiant systématiquement l’approche adopt-over-build.
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Animer des ateliers d’architecture approfondis et des sessions de travail avec les dirigeants clients et les équipes d’ingénierie.
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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.
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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.
Formation
- Diplôme de niveau Bachelor ou équivalent.
Compétences requises
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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.
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Expérience démontrée dans les domaines des Large Language Models (LLM) et de la Generative AI.
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Expertise reconnue dans la conception et la mise en production d’architectures applicatives basées sur les LLM.
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Solide expérience en ingénierie logicielle, Machine Learning, Deep Learning et NLP (Natural Language Processing).
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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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