Développeur IA

À propos du poste

Accenture recherche un Développeur IA pour concevoir, développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle basées sur des agents conversationnels et des architectures cloud modernes. Vous intégrerez une équipe technologique dynamique, travaillant pour des clients de divers secteurs afin de créer des plateformes intelligentes, résilientes et optimisées en coûts.

Missions principales

• Concevoir et développer des flux d’orchestration d’agents IA, en gérant l’état conversationnel et la mémoire à court et long terme.
• Implémenter la logique de sélection d’agents et la gestion des erreurs pour garantir la résilience du système.
• Optimiser la consommation de ressources et les coûts liés aux modèles de langage (LLM), notamment le contrôle des tokens.
• Intégrer des capacités vocales bidirectionnelles (voix ↔ texte) afin d’assurer une expérience fluide et à faible latence.
• Gérer les pipelines de traitement audio, les formats, l’encodage et les tests de qualité.
• Développer des fonctions serverless (AWS Lambda) pour l’intégration avec des API externes et des services tiers.
• Mettre en place des architectures asynchrones et event‑driven (SQS, EventBridge) dans le cloud.
• Construire et exposer des endpoints d’interaction avec les agents IA.
• Assurer la journalisation, la traçabilité, la gestion des erreurs et les tests techniques de base.
• Apporter un support aux processus de validation et d’assurance qualité.

Profil recherché

• Plus de 2 ans d’expérience en développement backend, cloud ou IA.
• Expérience avérée dans la conception de flux conversationnels et d’agents IA.
• Maîtrise de la gestion d’état conversationnel et de la mémoire persistante (Redis, DynamoDB ou équivalents).
• Compétences en optimisation de l’usage des modèles LLM et maîtrise des coûts associés.

Compétences requises

• Node.js ou Python pour le développement serverless.
• AWS Lambda, S3, SQS, EventBridge.
• Connaissance des bases de données NoSQL (Redis, DynamoDB).
• API REST et intégration d’API tierces.
• Modèles de langage (LLM) et optimisation des tokens.
• Traitement audio, intégration voix‑texte.
• Architecture event‑driven et asynchrone.