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 responsable des solutions d’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 2h du matin, car vous l’avez déjà vécu.

En tant que responsable solutions d’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 responsable solutions d’IA déployé sur le terrain.

Principales responsabilités





- Concevoir et gérer des systèmes agentiques de niveau production à l’échelle de l’entreprise: orchestration multi-agents dans des environnements complexes, pipelines GARI, routage fondé sur des politiques, invocation d’outils, gestion de la mémoire et observabilité du cycle de vie au niveau du programme.
- Définir des normes relatives aux pipelines GARI pour l’ensemble des projets: établir des stratégies de segmentation et d’intégration, fixer des critères de qualité et veiller à ce que les décisions de compromis, fondées sur des indicateurs, soient documentées et transférables.
- Définir des normes d’intégration de plusieurs fournisseurs de grands modèles de langage: architecture indépendante des fournisseurs par défaut, routage de secours et gouvernance des coûts en tant que pratiques de conception standard pour l’ensemble des fournisseurs, notamment OpenAI, Anthropic, Vertex AI et les modèles à code source libre.
- Gérer les opérations des grands modèles de langage (LLM Ops) à l’échelle du programme: stratégie d’évaluation, gouvernance des requêtes, normes relatives aux outils d’observabilité, surveillance de la sécurité et contrôles des coûts sur plusieurs systèmes fonctionnant simultanément.
- Diriger les mandats de développement client à un niveau senior: animer les ateliers de conception d’architecture,



piloter la réalisation des preuves de concept et favoriser l’alignement entre les responsables technologiques du client et les équipes de mise en œuvre.
- Élaborer et publier des modèles réutilisables, des accélérateurs et des normes de développement adaptables à l’ensemble du pôle d’activité et permettant de réduire le temps de mise en route lors de nouveaux mandats clients.
- Gérer le cadre de mesure de la qualité des systèmes agentiques: définir les indicateurs de précision, de latence, de sécurité et de coût. Présenter l’impact de l’IA au niveau du programme en termes opérationnels aux principaux décideurs du client.

Exigences de base

Exigences de l’emploi

- Au moins 10 ans d’expérience en développement de logiciels dans des environnements de production.
- Au moins 1 an d’expérience en conception et en déploiement de solutions d’IA agentique dans des environnements de production.
- Expérience avec des cadres d'orchestration agentique, notamment LangGraph, CrewAI, AutoGen ou tout autre équivalent.
- Expérience en intégration et appel d'API de grands modèles de langage (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) dans des systèmes en production, y compris l'abstraction des fournisseurs, la gestion des jetons et les considérations des coûts et de la latence.
- Expérience en mise en place et exploitation de pipelines GARI, notamment en intégration, stratégies de segmentation, bases de données vectorielles et conception du contexte.
- Expérience avec les pratiques d’exploitation des grands modèles de langage (LLM Ops), notamment la conception de cadre d’évaluation, la gestion des versions des requêtes et l’observabilité de production.
- Expérience en développement natif à l'infonuagique, notamment Kubernetes, Docker, les microservices, les architectures sans ser

📌 Responsable des solutions IA natives (Montreal)
🏢 Accenture
📍 Montreal