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Rejoignez un cabinet de conseil international qui

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Senior Consultant.e - 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 Rejoignez un cabinet de conseil international qui accompagne les grandes transformations stratégiques. Nous sommes Wavestone : des expert-es passionné-es et orienté-es solutions, qui placent l'humain au cœur de la performance et de la croissance. Ambitieux-ses et en pleine expansion, nous développons sans cesse notre portefeuille de clients et de projets, avec une portée internationale et une réelle volonté de générer un impact positif. Êtes-vous un vrai team player, porté par des valeurs fortes ? Êtes-vous curieux-se et déterminé-e, avec l'envie d'apprendre chaque jour ? Êtes-vous du genre à relever les défis sans hésiter ? Alors vous êtes au bon endroit. Rejoignez Wavestone et exprimez votre potentiel dans un environnement stimulant et collaboratif, où l'on transforme les défis d'aujourd'hui en opportunités de demain. 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 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. / Conce

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