Senior Consultant.e - Data Sciencist (H/F)
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Job location
Tech stack
Job description
En tant que Consultant.e Senior en sata science, vous serez amené.e à jouer un rôle clé dans la conception, l'industrialisation et l'orchestration de solutions IA avancées. Votre rôle ne se limitera pas à "développer des POCs", vous serez projeté au cœur de l'industrialisation de l'IA dans les organisations.
Voici quelques terrains d'expertises sur lesquels nous recherchons des expert.e.s :
- 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, DevOps, Architectes, Sécurité) pour définir les patterns d'architecture, l'outillage (Databricks, Snowflake, Dataiku, Azure/AWS/GCP, etc.) et les standards de développement.
- Tenir un rôle de Tech Lead Data Engineering au sein des squads IA / AI Factory : cadrage technique, arbitrages d'architecture, relecture de code, accompagnement des développeurs.
- Structurer la qualité, la gouvernance et l'observabilité des données :
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques de data quality (tests, monitoring, gestion des schémas, data contracts) et de data observability au niveau des pipelines.
- Contribuer aux travaux de gouvernance Data & AI (catalogues, lineage, sécurité d'accès, conformité - notamment dans un contexte AI Act).
- Déployer des solutions agentiques (AI Agents) :
- Designer l'architecture data et technique supportant des chaînes d'agents (orchestrateurs, agents spécialisés, intégration avec systèmes métier, APIs et outils métiers).
- Travailler avec les équipes métier pour transformer des processus complexes en workflows agentiques industrialisables (service client, IT support, processus back-office, etc.).
Au-delà des missions client, c'est en interne que vous pourrez vous investir sur des problématiques business, de formation, de suivi collaborateurs ou encore de développement de votre expertise technique :
- Intervenir dans les phases d'avant-vente : cadrage technique, estimation de charges, construction de démos / assets Data & GenAI.
- Participer aux actions de visibilité et d'expertise : retours d'expérience, supports de convictions sur Data Platform, AI Factory, GenAI, Agents IA, publications internes / externes.
- Contribuer à la vie de la BU IA : recrutement de profils data, mentoring des juniors, animation de formations internes, veille sur les technologies data/GenAI/agents.
Requirements
Plus que des cases à cocher, nous cherchons des profils capable de leader cette transformation technologique et d'embarquer les équipes :
- Vous avez 4 ans d'expérience ou plus en Data Engineering et avez piloter avec succès des équipes de Data Engineers.
- Une solide maîtrise des architectures data modernes : data lake / data warehouse / lakehouse, approche medallion (bronze / silver / gold), data products et patterns de data mesh.
- Vous avez des expériences significatives sur au moins un grand cloud public (Azure, AWS ou GCP) et maîtrisez d'un ou plusieurs composants de l'écosystème moderne : Databricks, Snowflake, Dataiku, Palantir Foundry, Fabric, etc.
- Vous maitrisez les outils d'infra-as-code (Terraform, CloudFormation, Bicep…) et de conteneurisation (Docker, éventuellement Kubernetes) pour industrialiser les socles data & IA.
- Vous avez une bonne connaissance des pratiques de MLOps et une culture et premières expériences concrètes en LLMOps.
- Vous à l'aise avec la traduction d'un besoin métier en cahier des charges technique, et pour expliquer les arbitrages techniques à des interlocuteurs non techniques.
- Vous avez un excellent relationnel, capacité à animer des ateliers techniques avec IT, Data Office, métiers et sécurité, et à construire un consensus.
- Vous maîtrisez le français et l'anglais couramment., En rejoignant Wavestone, vous bénéficierez de :
- Carreer model: une carrière sur mesure, cela signifie pour nous des possibilités de développement individuel. Notre Wavestone Horizon vous permet une évolution rapide de votre parcours et de la dynamique salariale.
- Further training: let's grow together ! Vous avez accès à un vaste catalogue de formations et de certifications (cloud, DevOps, GenAI, etc.) pour vous former continuellement.
- Smartworking: le travail flexible et mobile fait partie de notre ADN et permet un cadre adéquat de collaboration.