Accenture Federal Services
Accenture Federal Services
Accenture Federal Services fournit des services technologiques et de conseil au gouvernement fédéral des États-Unis. Filiale d’Accenture, l’entreprise intervient dans les domaines du conseil, de la défense et de la logistique, aidant les agences fédérales à répondre à des besoins opérationnels et liés à leurs missions complexes grâce au cloud, à la cybersécurité, aux données et à l’intelligence artificielle, à l’ingénierie numérique et à d’autres technologies émergentes. Ses activités comprennent le développement de systèmes numériques sécurisés et évolutifs, l’utilisation d’analyses fondées sur les données pour améliorer la prise de décision et la modernisation des infrastructures publiques. L’entreprise s’appuie également sur la recherche et le développement ainsi que sur la conception centrée sur l’humain pour soutenir des opérations du secteur public résilientes et efficaces.

Ingénieur IA/ML – Télétravail en Virginie

Concevoir et déployer des solutions Vertex AI et d’IA générative pour des agences fédérales américaines. Créer des pipelines de machine learning en production, des agents intelligents et des architectures cloud sécurisées et gouvernées.

Description

  • Collaborer avec les parties prenantes pour définir les cas d’usage de l’IA et du machine learning et transformer les exigences métier en solutions techniques
  • Concevoir, développer, affiner et évaluer des modèles de machine learning et d’IA générative avec Vertex AI, Gemini, les LLM, le RAG, les embeddings, le deep learning et des outils open source
  • Construire des pipelines complets de machine learning pour l’ingestion des données, l’ingénierie des caractéristiques, l’orchestration et le CI/CD des modèles et des prompts
  • Déployer des modèles et des agents évolutifs tout en supervisant la surveillance, la détection de dérive et la résolution des incidents en production
  • Collaborer avec les équipes d’ingénierie des données pour développer des architectures de données fiables avec BigQuery, Dataflow, Pub/Sub et Feature Store
  • Appliquer les pratiques d’IA responsable, de sécurité, de gouvernance et de conformité, notamment la gestion des identités et des accès, le chiffrement et l’audit
  • Se coordonner avec les responsables produit, les équipes plateforme, les professionnels DevOps/SRE et les ingénieurs juniors pour fournir des systèmes d’IA fiables
  • Mener des expériences, des prototypes, des analyses exploratoires, l’optimisation des hyperparamètres et la documentation des pipelines et des flux de travail

Exigences

  • Citoyenneté américaine et admissibilité à une habilitation Public Trust
  • De 3 à 6 ans ou plus d’expérience en ingénierie du machine learning, en science des données ou en développement de l’IA
  • Au moins 3 ans d’expérience dans la direction d’équipes techniques vers des objectifs et des résultats définis
  • Expérience de la création et de la mise en œuvre de normes, de systèmes et de processus techniques dans des environnements cloud et sur site
  • Expertise démontrée dans la recommandation de stratégies technologiques et la prise de décisions techniques
  • Expérience de la fourniture de conseils et d’un soutien techniques pour maintenir la conformité aux normes et aux politiques
  • Expérience des fonctionnalités de Google Storage, notamment le contrôle d’accès, le versionnage, le chiffrement, la gestion du cycle de vie, la journalisation, les sauvegardes, les fichiers statiques, les flux de travail de machine learning, Storage Transfer Service, Cloud Storage, Cloud Storage for Firebase, Filestore, Google Workspace Essentials, Local SSD et Persistent Disk
  • Maîtrise de Python et de SQL
  • Expérience avec TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Transformers, l’affinement des LLM et les architectures RAG
  • Expérience avec Vertex AI, les API Gemini, BigQuery, Cloud Storage, KMS et IAM
  • Expérience avec Vertex AI Pipelines, Dataflow, Pub/Sub et Feature Store
  • Expérience avec Vertex AI Search, les agents d’IA, les solutions RAG ou les bases de données vectorielles telles que Vertex Vector Search, Pinecone ou Milvus
  • Expérience du déploiement de charges de travail d’IA via Kubernetes ou des architectures de microservices
  • Certification Google Cloud Professional en Machine Learning Engineer, Data Engineer ou Cloud Architect
  • Expérience pratique de Vertex AI, des API Gemini ou de plateformes cloud comparables d’IA et de machine learning
  • Compétences avancées en développement Python et familiarité avec les frameworks de machine learning
  • Solides connaissances des LLM, des embeddings, de la recherche vectorielle et des méthodes d’IA générative
  • Autorisation de travailler aux États-Unis sans parrainage de visa actuel ou futur
  • Souhaité : connaissances en IA responsable, en atténuation des biais et en interprétabilité des modèles
  • Souhaité : familiarité avec les services opérationnels GCP tels qu’IAM, KMS, Logging/Monitoring, VPC et Cloud Storage
  • Souhaité : expérience des équivalents AWS ou Azure et des outils tiers de sécurité, d’observabilité ou de DevOps
  • Souhaité : diplôme de master et expérience dans des secteurs fédéraux ou réglementés

Avantages

  • Environnement de travail solidaire et collaboratif
  • Expérience pratique sur des projets
  • Possibilités de certification professionnelle
  • Formation axée sur le secteur
  • Large gamme d’avantages
  • Aménagements raisonnables pour les personnes en situation de handicap ou les observances religieuses pendant le recrutement et l’emploi

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