En un coup d'œil
- Missions: Construisez des graphes de connaissances et développez des solutions IA innovantes.
- Entreprise: Accenture, leader en technologie avec une culture collaborative.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, télétravail et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Transformez des défis réels en solutions IA impactantes et évolutives.
- Qualifications: Diplôme et expérience en technologies de graphes de connaissances requises.
Le salaire estimé est compris entre 75600 - 92400 € par an.
Vous êtes un solide contributeur individuel en ingénierie des connaissances évoluant vers un rôle de chef d'équipe. Vous maîtrisez l'ensemble du cycle de vie du développement des graphes de connaissances. Vous transformez des problèmes du monde réel en solutions pratiques, efficaces et évolutives basées sur l'IA et les graphes de connaissances, en travaillant de manière opérationnelle sur l'ensemble du cycle de vie, de l'ingestion à la modélisation, la curation et le déploiement.
Vous appliquez les méthodologies, techniques et algorithmes actuels avec l'architecture appropriée et commencez à guider les ingénieurs juniors sur le projet. Vous restez à jour sur l'ingénierie des connaissances, l'IA générative, les LLM et les modèles multimodaux ; vous recherchez les opportunités de les appliquer au problème traité. Vous concevez, évaluez et maintenez les ontologies lorsque cela est nécessaire. Vous contribuez à démontrer la valeur des approches basées sur l'IA générative et les graphes de connaissances pour un problème métier donné. Vous partagez vos apprentissages avec l'équipe.
Vous collaborez avec les utilisateurs, les représentants des cas d'usage, les ingénieurs, les architectes et les concepteurs UI afin de fournir votre contribution à une solution de bout en bout.
Le travail
- Construire des composants de graphe de connaissances qui contribuent à la transformation de l'architecture de données d'un client.
- Concevoir, développer et mettre en œuvre des solutions d'IA et des solutions sémantiques ; veiller à ce que votre travail s'intègre proprement au système global.
- Travailler aux côtés de l'équipe projet et des responsables de delivery.
- Établir de solides relations de travail avec les interlocuteurs clients de votre domaine d'activité.
- Aider à rassembler les éléments justificatifs soutenant la solution de couche sémantique recommandée.
- Soutenir les efforts commerciaux d'Accenture lorsque cela est demandé.
- Continuer à développer vos compétences dans les solutions Data & AI de pointe, en particulier les technologies agentiques, et partager ces connaissances avec l'équipe.
Qualifications de base (requis)
- Diplôme de licence ou équivalent, ainsi qu'au moins 3 des éléments suivants :
- Expérience avec les technologies de Knowledge Graph (RDF, SPARQL, LPG, SHACL)
- Expérience démontrée en conception de schémas, gestion d'ontologies et curation de Knowledge Graphs
- Familiarité avec la conception et le développement de solutions de Knowledge Graph et de modèles de machine learning basés sur les graphes (fonctionnel + technique)
- Expérience dans la mise en œuvre de pipelines de données de bout en bout pour les applications d'IA (en particulier les LLM), avec une expérience pratique de la conception et de la configuration
- Solides connaissances et expérience des bases de données relationnelles, des stockages objets, des bases de données graphe (Stardog, Neo4J, Amazon Neptune) et des bases de données vectorielles
Qualifications préférées
- Expérience pratique avec les plateformes cloud (AWS, Azure, GCP)
- Expérience professionnelle avec Python, ainsi qu'avec des frameworks tels que TensorFlow, PyTorch et des outils de création de pipelines ETL (par exemple Apache NiFi, Airflow)
- Expérience pratique des techniques de NLP et/ou de recherche
- Prompt engineering et LLMs pour des applications à l'échelle de l'entreprise
- Vous avez une expérience de chef d'équipe
- Solides compétences en collaboration avec la capacité de travailler au sein d'équipes d'ingénierie, de recherche et de produit réparties sur plusieurs fuseaux horaires
- Vous avez une expérience de conseil en contact direct avec des clients externes
- Expérience étendue de diverses techniques de machine learning et des systèmes agentiques.
Lead Knowledge Graph Engineer & AI Solutions Architect in Paris employeur : Accenture PLC
Accenture est un employeur de choix, offrant un environnement de travail flexible à Toulouse qui favorise l'équilibre entre vie professionnelle et personnelle. En tant que Consultant junior Aéronautique et Défense, vous bénéficierez d'opportunités de formation continue et de certifications, tout en travaillant aux côtés des meilleurs experts du secteur. Rejoindre Accenture, c'est s'engager dans une carrière dynamique au sein d'une équipe innovante, où chaque jour est une occasion d'apprendre et de contribuer à des projets de transformation significatifs.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Lead Knowledge Graph Engineer & AI Solutions Architect in Paris
✨Construire ton réseau tech
Connecte-toi avec des professionnels de l'ingénierie et du développement logiciel via des meetups tech ou des conférences comme DevFest. C'est un excellent moyen d'apprendre sur les dernières tendances et de te faire connaître dans le milieu.
✨Contribuer à des projets open-source
Montre tes compétences en rejoignant des projets open-source sur GitHub. Non seulement cela renforce ton portfolio, mais ça te permet également de collaborer avec d'autres développeurs et de bâtir ta réputation dans le monde tech.
✨Préparer un excellent entretien
Pour décrocher un emploi à plein temps, il est crucial de préparer des réponses aux questions techniques et comportementales. Fais des simulations d'entretiens avec des amis ou en utilisant des plateformes dédiées pour te sentir plus à l'aise.
✨Postuler sur notre site
N'oublie pas de consulter notre site pour des opportunités chez Accenture PLC. Postuler directement peut te donner un accès privilégié à nos offres et montrer ton intérêt spécifique pour notre entreprise. Allez, fonce !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Lead Knowledge Graph Engineer & AI Solutions Architect in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Démarre avec un CV percutant:Pour un poste d'ingénieur en développement logiciel, mets en avant tes compétences techniques comme les langages de programmation que tu maîtrises. N'hésite pas à inclure les projets sur lesquels tu as travaillé, surtout ceux qui montrent ton impact dans des situations concrètes. Les employeurs adorent voir ce que tu es capable de créer !
Valorise tes projets personnels:Si tu as des projets personnels ou des contributions sur GitHub, assure-toi de les inclure dans ta candidature. Cela te permet de montrer non seulement tes compétences techniques, mais aussi ta passion et ton engagement pour le développement logiciel. C'est un excellent moyen de te démarquer des autres candidats !
Personnalise ta lettre de motivation:Prends le temps de personnaliser ta lettre de motivation pour Accenture PLC. Explique pourquoi tu es attiré par cette entreprise et comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins. C'est l'occasion de montrer un côté plus humain de ta candidature et d'expliquer ce qui te motive !
Soigne la mise en page:Une mise en page claire et concise est cruciale pour les candidatures dans le domaine de l'ingénierie logicielle. Utilise des sous-titres et des listes pour rendre ton CV et ta lettre plus facile à lire. Cela montre aussi que tu as un sens de l'organisation, ce qui est super important dans notre domaine !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Accenture PLC
✨Maîtrise des Outils de Développement
Assure-toi d'être à l'aise avec les outils et les langages de programmation que privilégie Accenture PLC. Par exemple, si tu sais qu'ils utilisent beaucoup Java ou Python, revisite tes concepts clés et sois prêt à discuter de tes projets antérieurs qui mettent en avant ces compétences.
✨Prépare des Exemples de Projets Concrets
Rassemble des exemples concrets de projets sur lesquels tu as travaillé, surtout ceux qui mettent en avant des défis techniques. Sois prêt à expliquer tes choix, tes erreurs et comment tu as résolu des problèmes - cela montre ton process de réflexion et ta capacité à apprendre.
✨Sois Prêt pour des Tests Techniques
Il est fréquent d'avoir des tests techniques lors des entretiens dans l’ingénierie logicielle. Prépare-toi à résoudre des problèmes de codage en direct. Pratique sur des plateformes comme LeetCode ou HackerRank pour rester affûté et confortable face à la pression.
✨Montre Ton Intérêt pour l’Innovation
Dans le cadre d'un poste à temps plein, les employeurs cherchent des passionnés qui se tiennent à jour avec les dernières tendances technologiques. N’hésite pas à parler de tes lectures récentes, de conférences auxquels tu as assisté ou même de projets open-source que tu pourrais avoir suivis ou rejoints.
