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Manager - Data & AI engineer (H/F)

NanterreCDIil y a 1h

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Postée il y a 1h · CDI

Description du poste

Description de l'entreprise Wavestone est un cabinet de conseil international qui accompagne les grandes organisations dans leurs transformations stratégiques, technologiques et organisationnelles. Nous rassemblons des expert·es passionné·es et orienté·es solutions, qui placent l’humain au cœur de la performance et de la croissance. En forte expansion, nous intervenons auprès de clients grands comptes, en France et à l’international, avec l’ambition de générer un impact positif et durable. Description du poste Votre équipe Vous rejoignez la Business Unit AI, une communauté d’environ 200 consultant.e.s IA & Data, qui accompagnent les organisations de bout en bout : Stratégie IA et feuille de route Identification et priorisation de cas d’usage IAGouvernance Data & IAOperating Models Data & IAAI Governance et Responsible AIAdoption et conduite du changement Votre rôle

En tant que Manager Data & AI engineer, vous serez au cœur de l'industrialisation de l'IA dans les grandes organisations : Concevoir et faire évoluer les socles Data & AI de nos clients : / Définir et mettre en œuvre les architectures data modernes (data lake / lakehouse, entrepôt, data mesh, data products) supportant les cas d’usage analytiques, ML et GenAI. / Structurer des pipelines de données robustes (batch, micro‑batch, streaming), de l’ingestion à l’exposition (BI, APIs, features ML, RAG). Industrialiser les cas d’usage IA & GenAI & BI : / Travailler en binôme avec les Data Scientists / AI Engineers pour passer du PoC à la production : packaging des modèles, automatisation des workflows, mise en place des bonnes pratiques de MLOps / LLMOps. / Concevoir et opérer les composants techniques des solutions GenAI (pipelines RAG, vector DB, outils d’observabilité des LLM, gestion des prompts, sécurisation des appels aux modèles). Contribuer à la mise en place de plateformes data & IA : / Collaborer étroitement avec les équipes Data & AI Platform des clients (Data Platform Engineers, Dev Ops, Architectes,