Original job description
Description du poste
Vous développez les systèmes qui permettent réellement à l’IA de fonctionner dans des environnements d’entreprise. Il ne s’agit pas de démonstrations ni de prototypes qui restent au stade de la phase pilote, mais d’architectures agentiques en production fonctionnant au sein des organisations réelles de nos clients. La différence entre un développeur en IA et le profil que nous recherchons est claire : vous avez déjà mis en production un système multi-agents, vous avez pris en charge le cadre d’évaluation, et vous savez ce qui se passe lorsque votre agent tombe en panne à 2 h du matin, car vous l’avez déjà vécu.
En tant que développeur en IA (agentiques et appliquée), vous concevrez, développerez et déploierez des systèmes d'IA agentiques de niveau production sur l'ensemble de la pile technologique de l'entreprise. Vous travaillerez directement avec les équipes de développement des clients, animerez des ateliers de conception technique et créerez des modèles réutilisables et des accélérateurs dont la portée dépasse le cadre des projets individuels.
Ce poste se situe au cœur du marché des talents en développement d’IA : la demande croît plus rapidement que l’offre et cette tendance va se poursuivre. Nous offrons ce qu’aucune entreprise de produits ne peut offrir à elle seule : une couverture étendue à tous les secteurs d’activité, à toutes les piles technologiques d’entreprise et à tous les niveaux de complexité organisationnelle, combinée à un accès privilégié aux équipes techniques d’Anthropic, d’OpenAI, de Microsoft et de Google, ainsi qu’un parcours direct vers le programme de développeur déployé sur le terrain.
Principales responsabilités
Concevoir et développer de bout en bout des systèmes multi-agents prêts pour la production : orchestration multi-agents, pipelines GARI, routage fondé sur des politiques, invocation d’outils, gestion de la mémoire et observabilité du cycle de vie.
Développer et gérer des pipelines GARI : représentations vectorielles, stratégie de découpage en segments, recherche vectorielle, conception de fenêtres contextuelles et optimisation par rapport à des objectifs de qualité concrets.
Intégrer et abstraire les modèles de plusieurs fournisseurs de grands modèles de langage, comme OpenAI, Anthropic, Vertex AI et les modèles à code source libre, avec gestion du routage de secours, des jetons, des coûts et de la latence.
Mettre en œuvre les opérations liées aux grands modèles de langage en production : cadre d’évaluation avec des indicateurs de qualité réels, gestion des versions des requêtes, outils d’observabilité (LangSmith, Braintrust ou équivalents), surveillance des coûts et de la sécurité.
Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement des clients pour concevoir, prototyper et déployer des solutions autonomes : ateliers, preuves de concept, ateliers de codage collaboratif et présentations de l’architecture.
Créer des modèles réutilisables, des accélérateurs et des guides pratiques qui s’étendent au-delà du mandat individuel avec un client et permettent de démarrer plus rapidement le mandat suivant.
Définir et utiliser des indicateurs pour mesurer la précision, la latence, la sécurité et la rentabilité des agents. Présenter les conclusions et les recommandations aux parties prenantes du client en termes opérationnels.
Basic Qualifications
Required qualifications
Bachelor’s degree or college diploma in a related field.
Minimum of 7 years of engineering experience with cloud-native systems, including APIs, microservices, containerization, and serverless architectures
Minimum of 1 year of experience designing and deploying agentic solutions (agents, orchestration, context engineering, RAG, workflows) in production environments
Minimum of 7 years of experience with AI platforms (OpenAI, Claude, Vertex AI, or open-source models), including building abstraction layers for multi-provider pipelines
Minimum of 7 years of experience leading software engineering teams, including delivery oversight, resource allocation, and professional development of direct reports
Demonstrated end-to-end delivery ownership in a client-embedded environment
Experience leading enterprise AI deployments across multi-stakeholder environments
Experience managing and developing engineering teams, including performance management and development planning
Experience working with enterprise AI platforms such as Anthropic, OpenAI, Microsoft, Google, Salesforce, SAP, or Palantir
Experience defining enterprise AI architecture across identity, data, security, governance, and multi-system integrations
Experience working directly with senior stakeholders (CTO, CFO, CISO) on AI strategy and investment decisions
Experience leading executive workshops, architecture design sessions, or cross-functional technical engagements
and
Compensation at Accenture varies depending on a wide array of factors, which may include but are not limited to the specific office location, role, skill set, and level of experience. As required by local law, Accenture provides a reasonable range of compensation, based on full-time employment, for roles that may be hired as set forth below. The recruiting efforts for this position are intended to fill a brand new position. The base pay range shown below is intended as a guideline to reflect the majority of offers for this role. It does not represent a maximum limit - in some cases, actual compensation may exceed the range where appropriate.
Information on benefits is here.
Role Location Annual Salary Range British Columbia/Ontario/New Brunswick $100,300 to $216,700
