Analyst Data Scientist / GenAI Engineer H/FACCENTURE

Acteur majeur du Conseil et de la Technologie, Accenture est le partenaire stratégique des entreprises et institutions françaises dans leur transformation technologique et humaine. De la vision à l'action, nous aidons nos clients à se réinventer et à façonner leur futur, durable et responsable.

• Plus de 500 000 employés dans plus de 120 pays
• Une expertise dans plus de 40 secteurs d'activité
• Près de 80% des entreprises du CAC 40 sont nos clients depuis plus de 10 ans
• 4 bureaux principaux en France : Paris, Nantes, Sophia, Toulouse

Accenture, c'est avant tout une grande diversité de métiers pour accompagner et transformer les organisations de nos clients, de la stratégie jusqu'à à la mise en œuvre. Qu'il s'agisse de conseil, d'expérience client, de technologie ou encore de gestion de projets, votre mix de compétences s'accordera parfaitement avec notre mix d'expertises !

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