Analyste en Sciences Computationnelles IA - Ml H/F Accenture France

VOUS ÊTES

En tant que Scientifique Computationnel IA/ML, vous concevrez, développerez et mettrez en opération des solutions d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour des clients d'entreprise, en combinant des modèles personnalisés avec des services d'IA cloud et tiers afin de fournir des résultats prêts pour la production. Votre rôle couvre l'ensemble du cycle de vie de la solution, de l'évaluation des besoins et des données des clients, à la sélection et à la personnalisation des modèles (y compris le Deep Learning, l'IA Générative et les Grands Modèles de Langage), à la conception de pipelines de données évolutifs ainsi que de pipelines DevOps & MLOps pour l'entraînement et la production, tout en garantissant la qualité, la valeur et la fiabilité des systèmes déployés.

LE TRAVAIL

• Formuler des problèmes du monde réel en solutions pratiques, efficaces et évolutives d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique.

• Développer et mettre en oeuvre des algorithmes d'apprentissage automatique, des modèles et des systèmes computationnels ; concevoir et construire des pipelines de données évolutifs pour soutenir l'entraînement des modèles et leur mise en production avec DevOps & MLOps.

• Personnaliser et appliquer des modèles de Deep Learning et d'IA Générative pour divers cas d'usage en fonction des besoins métier, de la disponibilité des données, des exigences systèmes et d'infrastructure, y compris les dispositifs en périphérie (edge devices) et le calcul haute performance (HPC).

• Participer à la recherche et au développement de nouveaux algorithmes, modèles et simulations d'IA et de calcul haute performance, ainsi qu'à leurs applications pour résoudre des problèmes métier complexes chez les clients.

• Travailler avec des jeux de données à grande échelle et utiliser des techniques de prétraitement des données afin de garantir des données d'entrée de haute qualité pour l'entraînement et la production.

• Mettre en oeuvre et maintenir des mécanismes efficaces de stockage et de récupération des données pour les modèles et les connaissances à l'aide d'outils appropriés.

• Justifier la valeur des approches basées sur les modèles dans la résolution des problèmes métier.

• Collaborer avec des équipes métiers et techniques, y compris les utilisateurs, les représentants des cas d'usage, les responsables métiers, les ingénieurs, les architectes et les concepteurs UI, afin d'atteindre les objectifs de projet de bout en bout et d'intégrer les solutions en production.