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Analyst Data Scientist / GenAI Engineer

Accenture Paris, A8, FR

Senior Full-time

À propos du rôle

Au sein de la practice Strategy & Consulting – AI & Data, nous recherchons un(e) Data Scientist / GenAI Engineer – Analyst talentueux(se) pour contribuer à la conception, au développement et au déploiement en production de solutions innovantes en Intelligence Artificielle, Machine Learning et IA Générative pour des clients grands comptes.

Dans ce rôle, vous travaillerez aux côtés d’architectes et de consultants expérimentés pour développer des solutions IA de bout en bout — de l’exploration des données jusqu’à la mise en production. Vous contribuerez à la conception des solutions, au développement des modèles ainsi qu’à l’implémentation de capacités GenAI et d’IA agentique émergente, incluant des approches avancées de retrieval (vectorielles et basées sur des graphes), ainsi qu’au delivery de systèmes en production.

En collaborant avec les équipes d’Accenture en France, en Europe et à l’international, vous développerez une expertise sur les technologies IA avancées tout en acquérant une expérience concrète en conseil et en delivery.

Ce rôle est idéal pour des jeunes diplômé(e)s ou des profils en début de carrière souhaitant développer une expertise technique approfondie en ML/Data Science et GenAI, tout en étant accompagné(e)s par des architectes et consultants seniors dans une practice en forte croissance.

Responsabilités clés

Développer, entraîner, affiner (fine-tuning) et valider des modèles de machine learning (supervisé, non supervisé, deep learning) alignés avec les objectifs métiers et les KPIs
Contribuer à la conception et à l’implémentation de solutions GenAI et Agentic AI : systèmes RAG, prompt engineering, intégration de LLM, orchestration d’agents, workflows multi-étapes
Travailler avec des modèles fondamentaux (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral) et participer à l’évaluation des plateformes, frameworks et outils LLMOps
Contribuer au développement et à l’optimisation de bases de données vectorielles, pipelines d’embeddings et mécanismes de retrieval pour des applications GenAI en production, avec une exposition aux approches basées sur graphes (graphes de connaissance)
Implémenter et maintenir des pratiques MLOps et LLMOps : pipelines de déploiement, versioning, monitoring et excellence opérationnelle
Réaliser des tâches de data engineering : exploration, prétraitement, validation, feature engineering et qualité des données
Développer des Proof of Concept (PoC) et prototypes, puis industrialiser les solutions en production avec des standards de monitoring et de gouvernance
Participer aux sessions de cadrage technique, ateliers et revues d’architecture ; documenter les analyses et recommandations
Collaborer avec des architectes, ingénieurs, data engineers, spécialistes cloud et équipes sécurité
Contribuer à des assets réutilisables, référentiels de code, frameworks et documentation de bonnes pratiques
Se tenir à jour sur les tendances IA / GenAI / Agentic AI et partager les apprentissages avec l’équipe

*Votre profil

Formation & parcours :**

Diplôme (Licence ou Master) en informatique, data science, machine learning, mathématiques, physique ou domaine connexe
Jeune diplômé(e) (< 1 an) ou profil junior (0–3 ans) avec de solides bases en IA/ML et un portfolio de projets
Les diplômé(e)s de bootcamps avec des projets solides en data science ou ML sont encouragé(e)s à postuler
Certifications (Google Cloud ML, Azure Data Scientist, AWS ML…) ou formations spécialisées en IA/GenAI appréciées

Compétences techniques :

Programmation : excellente maîtrise de Python et des bibliothèques data science (scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib)
Machine Learning & Deep Learning : bonne compréhension ou expérience pratique des modèles supervisés/non supervisés, évaluation, tuning, TensorFlow ou PyTorch
IA Générative & LLM : expérience pratique en prompt engineering, systèmes RAG, bases vectorielles (Pinecone, Weaviate, Qdrant), frameworks (LangChain, LlamaIndex), avec exposition aux approches avancées (recherche hybride, Graph RAG) et frameworks émergents (Semantic Kernel, LangGraph)
IA Agentique : connaissance des concepts (workflows multi-étapes, orchestration, utilisation d’outils) et exposition à des frameworks (LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel)
Data Engineering : compréhension des pipelines data, feature engineering, qualité des données, SQL ; exposition aux plateformes modernes (Databricks, Snowflake), bases vectorielles et bases de graphes (Neo4j, Amazon Neptune)
MLOps / LLMOps (bases) : notions de déploiement, monitoring, versioning ; connaissance CI/CD et conteneurisation (Docker) appréciée
Cloud : exposition à Azure ML, AWS SageMaker, GCP Vertex AI ou équivalent

Soft skills

Collaboration & esprit d’équipe : capacité à travailler en équipe et apprendre auprès de profils expérimentés
Communication : capacité à expliquer clairement des concepts techniques et à documenter
Résolution de problèmes : esprit analytique, curiosité et capacité à structurer des problématiques complexes
Ownership & initiative : proactivité, capacité à prendre en charge ses sujets et à progresser
Adaptabilité : aisance dans des environnements dynamiques et en évolution

Langues

Français et anglais requis (courant, écrit et oral)

Qualifications souhaitées

Expérience pratique avec Azure OpenAI, OpenAI GPT APIs, Anthropic Claude, Google Gemini ou LangChain / LangGraph
Projets ou stages impliquant des systèmes ML en production, des applications GenAI ou des systèmes agentiques
Connaissance de l’IA responsable, gouvernance IA, biais ou explicabilité (XAI)
Contributions open-source, publications ou blogs techniques
Expérience en stage ou projet en conseil, services professionnels ou environnement grands comptes
Formations spécialisées (ex : programmes Andrew Ng, Deeplearning.AI)

Compétences clés (en résumé)

Python • Machine Learning • Deep Learning (TensorFlow/PyTorch) • IA Générative & LLM • Prompt Engineering • Systèmes RAG • IA Agentique (fondamentaux) • Bases vectorielles • Graphes de connaissance • LLMOps (fondamentaux) • Data Engineering • Qualité des données • Feature engineering • SQL • Cloud (Azure/AWS/GCP) • Résolution de problèmes • Collaboration • Communication technique

À quoi ressemble la réussite dans ce rôle

Vous développez des modèles ML et GenAI efficaces en production avec monitoring et gouvernance
Vous comprenez les approches vectorielles et graphes pour améliorer retrieval et raisonnement
Vous traduisez des spécifications techniques en code robuste et maintenable
Vous industrialisez des solutions de PoC à production avec qualité et performance
Vous collaborez efficacement avec les équipes seniors et apprenez rapidement
Vous développez une base solide en ML/GenAI/Agentic AI et en delivery de conseil
Vous contribuez aux assets et à la base de connaissances de l’équipe
Vous progressez vers un rôle de Consultant

Ce que nous offrons

Un rôle technique à fort impact dans une practice IA en forte croissance
Un accompagnement structuré par des architectes, consultants et ingénieurs expérimentés
Une expérience concrète sur des projets de bout en bout (design production)
Une évolution rapide vers un rôle de Consultant
Un accès à des formations, certifications et communautés IA de haut niveau
Une exposition aux technologies de pointe (modèles fondamentaux, plateformes GenAI)
Un environnement international et collaboratif
La participation à des projets stratégiques à forte visibilité ayant un impact réel sur la transformation digitale des entreprises

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