Réinventer avec Accenture. En tant qu’Infrastructure AI Specialist Senior à Paris, vous intervenez sur des projets de transformation alliant expertises métiers, technologies et usage avancé de l’intelligence artificielle.

Au sein de notre équipe Intelligent Infrastructure Services, vous concevez les fondations d’infrastructure qui rendent possible l’IA en entreprise et vous appliquez également l’IA à l’exploitation des infrastructures.

D’un côté : usines d’IA (AI Factories), plateformes accélérées par GPU, architectures cloud natives et hybrides, ainsi que plateformes MLOps/LLMOps permettant de faire passer les modèles du prototype à la production.

De l’autre : AIOps, opérations prédictives et automatisation agentique appliquées à l’infrastructure elle-même.

Vous intervenez comme référent technique sur ces deux volets en :

• définissant les feuilles de route clients ;
• conseillant les CTO, CIO et responsables infrastructures ;
• contribuant au développement commercial ;
• développant les capacités IA de la practice.

Vos Responsabilités principales

Construire les plateformes qui font fonctionner l’IA

• Concevoir des AI Factories et des plateformes IA d’entreprise : calcul GPU et accélérateurs, réseaux haute performance, hiérarchisation du stockage et flux de données adaptés aux charges d’entraînement et d’inférence.
• Concevoir des plateformes IA basées sur Kubernetes (ordonnancement et partitionnement GPU, multi-tenance, entraînement distribué et services d’inférence à grande échelle).
• Déployer des plateformes MLOps et LLMOps de niveau production sur AWS, Azure, GCP, en environnement on-premise, hybride ou souverain.
• Définir la stratégie d’outillage des plateformes : registres de modèles, feature stores, suivi des expérimentations, bases vectorielles, passerelles d’inférence et routage des modèles.
• Industrialiser les solutions RAG et les systèmes d’IA agentique (hébergement, montée en charge, observabilité et intégration).
• Automatiser via l’Infrastructure as Code et les pratiques de Platform Engineering (Terraform, Ansible, GitOps).
• Collaborer avec les équipes cloud, réseau, sécurité et opérations afin d’industrialiser les solutions IA en environnement de production

Appliquer l’IA aux opérations d’infrastructure

• Définir la stratégie AIOps pour les services d’infrastructure : prédiction des incidents, détection d’anomalies, planification de capacité et automatisation auto-réparatrice.
• Déployer des cas d’usage GenAI et IA agentique intégrés aux écosystèmes ITSM et d’observabilité (ServiceNow, Dynatrace, Datadog, Splunk).
• Intégrer l’IA dans les modèles de services managés et les opérations alignées sur ITIL.

Garantir sécurité et maîtrise des coûts

• Piloter les pratiques AI FinOps et TokenOps : utilisation des GPU, maîtrise des coûts d’inférence, gouvernance des tokens et mécanismes de refacturation.
• Garantir la sécurité de l’IA dès la conception : gestion des identités, protection des données, sécurité des modèles et des points d’accès.
• Mettre en œuvre la gouvernance IA : garde-fous, cadres d’évaluation, explicabilité et conformité au règlement européen sur l’IA (EU AI Act).

Leadership et développement

• Conseiller les directions clientes sur leur stratégie d’infrastructure IA et les évolutions du marché.
• Concevoir des offres d’infrastructure augmentées par l’IA et contribuer aux activités commerciales.
• Encadrer et accompagner ingénieurs et architectes tout en renforçant l’expertise IA de la practice.

Votre profil

Langues

• Maîtrise de l’anglais et du français
• Capacité à travailler dans un environnement international et multiculturel

Compétences requises

• Expérience avérée dans la conception et l’exploitation d’infrastructures IA/ML à l’échelle entreprise.
• Expertise approfondie de Kubernetes appliquée aux charges IA.
• Expérience pratique des plateformes MLOps/LLMOps en production.
• Maîtrise d’au moins un écosystème IA hyperscaler : AWS SageMaker, Azure Machine Learning ou Google Vertex AI.
• Solide expérience Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, GitOps) et développement Python.
• Bonne compréhension des LLM, systèmes RAG et architectures agentiques en production.
• Connaissances solides des opérations d’infrastructure, des services managés et des modèles ITIL.
• Capacité à promouvoir l’IA comme levier de transformation.
• Excellentes compétences en communication et conseil auprès de dirigeants (niveau CxO).

Compétences appréciées

• Architectures NVIDIA (DGX, BasePOD, SuperPOD) et stack NVIDIA AI Enterprise.
• Réseaux haute performance pour clusters IA (InfiniBand, RoCE).
• Déploiements souverains, isolés ou fortement réglementés.
• Optimisation de l’inférence (CUDA, Triton, TensorRT, vLLM).
• Pipelines de fine-tuning (LoRA, QLoRA) et frameworks agentiques (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI).
• Plateformes d’observabilité IA (Dynatrace Davis AI, Datadog Watchdog).
• IA embarquée (Edge AI), IoT et vision par ordinateur.
• Contributions à des projets open source liés à l’IA, au MLOps ou au Platform Engineering.

Certifications recherchées

• Certification NVIDIA AI Infrastructure and Operations ou équivalent.
• Certified Kubernetes Administrator (CKA) ou Certified Kubernetes Security Specialist (CKS).
• Certification Cloud Architect niveau expert (AWS, Azure ou Google Cloud).
• Certification IA/ML (AWS ML Specialty, Azure AI Engineer Associate AI-102 ou équivalent).
• ITIL 4 Foundation ou Managing Professional.
• Certified AI Governance Professional (CAIGP) ou certification équivalente. [Job descri...Specialist | Outlook]

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