Analyst Data Scientist / GenAI Engineer H/F

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