Knowledge Engineering Manager

Vous dirigez un périmètre et une fonction importants d’ingénierie des connaissances au sein d’un vaste programme ; vous contribuez activement au leadership d’opinion. Vous façonnez la manière dont un ensemble significatif de travaux transforme des problématiques réelles en solutions évolutives d’IA et de graphes de connaissances (Knowledge Graphs), et vous définissez l’orientation technique de ce périmètre. Vous dirigez une équipe et guidez l’exploration ainsi que la mise en œuvre de nouvelles méthodologies, de techniques de conception de modèles et d’algorithmes de pointe. Vous restez à l’avant-garde et stimulez l’innovation en appliquant ces techniques à de nouveaux problèmes métier, cas d’usage et scénarios. Vous concevez, évaluez et maintenez des ontologies, et établissez les normes suivies par les autres. Vous justifiez la valeur apportée auprès des parties prenantes métiers et technologiques, et construisez les méthodologies ainsi que les architectures de données qui la démontrent. Vous publiez ou présentez votre vision au-delà du projet immédiat. Vous travaillez avec les équipes métiers et techniques afin d’assurer la livraison de bout en bout sur votre périmètre.

• Dirige la mise en œuvre de solutions de Graphes de Connaissances qui transforment l’architecture de données d’un client dans le cadre du programme.
• Pilote la conception, le développement et la mise en œuvre de solutions d’IA et sémantiques, en veillant à ce que tous les composants fonctionnent ensemble de manière fluide.
• Collabore avec les responsables de projet, les responsables de la livraison et les parties prenantes du client afin de créer des offres Data & IA innovantes basées sur les graphes.
• Développe de solides relations avec les clients et gagne la confiance de leurs principaux conseillers.
• Élabore l’argumentaire métier en faveur de la solution de couche sémantique recommandée au client.
• Contribue de manière significative aux activités commerciales et de prévente d’Accenture.
• Apporte un leadership d’opinion sur les tendances technologiques, les nouvelles opportunités, les innovations ainsi que les limitations, risques et problématiques prévisibles.

• Licence (Bachelor) ou diplôme équivalent

Licence (Bachelor) ou diplôme équivalent, ainsi qu’au moins 4 des éléments suivants :

• Expérience des technologies de Graphes de Connaissances (RDF, SPARQL, LPG, SHACL)
• Expérience pratique de la conception de schémas, de la gestion d’ontologies et de la curation de Graphes de Connaissances
• Capacité démontrée à concevoir et développer des solutions de Graphes de Connaissances et des modèles de Machine Learning basés sur les graphes (fonctionnel et technique)
• Expérience dans la mise en œuvre de pipelines de données de bout en bout pour des applications d’IA (notamment les LLM), avec une expérience pratique de la conception et de la configuration
• Solides connaissances et expérience des bases de données relationnelles, des stockages d’objets, des bases de données orientées graphes (Stardog, Neo4J, Amazon Neptune) et des bases de données vectorielles
• Expérience dans la direction d’une équipe ou d’un domaine de travail au sein d’un programme plus vaste

• Expérience pratique des plateformes cloud (AWS, Azure, GCP)
• Expérience en 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 du traitement automatique du langage naturel (NLP) et/ou des techniques de recherche
• Prompt engineering et utilisation des LLM pour des applications à l’échelle de l’entreprise
• Vous possédez une expérience en management d’équipe
• Excellentes compétences en collaboration, avec la capacité de travailler avec des équipes d’ingénierie, de recherche et produit réparties sur plusieurs fuseaux horaires
• Vous disposez d’une expérience de conseil auprès de clients externes
• Doctorat (Ph.D.) en informatique, en génie informatique ou électrique, en mathématiques ou dans un domaine connexe
• Large expérience de diverses techniques de Machine Learning et des systèmes agentiques.

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