Rejoindre la Business Unit AI, c’est intégrer une équipe de près de 200 consultant·e·s passionné·e·s qui accompagnent les grandes organisations dans la transformation de leurs modèles par la donnée et l’intelligence artificielle.
Wavestone accompagne ses clients sur toute la chaine de valeur de l’IA : de la stratégie, jusqu'au développement et la mise en production de cas d'usage data et IA, de l'organisation à la construction de plateformes data, en passant par la définition et la mise en place de gouvernance adaptée et d’architectures SI et Data performantes. Nous accompagnons nos clients à chaque étape de leur parcours data et IA, en accélérant leur démarche et en les aidant à passer à l'échelle.
Notre force : une approche qui combine excellence technologique, compréhension fine des enjeux métiers et maîtrise des exigences réglementaires.
Nous opérons auprès de clients grands comptes, en France et à l’international, en synergie avec les autres expertises du cabinet pour maximiser l’impact de nos interventions.
🔥 Pourquoi nous rejoindre dans la BU IA ?
Intégrer notre équipe, c’est plonger au cœur d’une communauté de 200 consultants IA et Data qui ne se contente pas de “suivre la vague GenAI” :
- Nous concevons et industrialisons des solutions agentiques et GenAI utilisées par des milliers d’utilisateurs.
- Nous intervenons sur des cas d’usage à fort impact : copilotes métiers, assistants réglementaires, analyse automatisée de données stratégiques, systèmes multi-agents orchestrant des processus complexes.
- Nous travaillons avec les partenaires technologiques les plus avancés (Microsoft, Google, AWS, Mistral, LightOn, Dataiku, …) tout en explorant des approches open source innovantes.
Cela en s’appuyant sur nos expertises transverses : product ownership, data science, agentique, MLOps, architecture, cybersécurité et change management pour sécuriser et accélérer la transformation.
🚀 En tant que ML/LLM Engineer, 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.
- Gestion de projet et conseil technique :
- Piloter des projets MLOps / LLMOps de bout en bout, de la conception à la mise en production. Accompagner nos clients dans la définition de leur enjeux court, moyen et long terme selon leur niveau de maturité
- Identifier les solutions MLOps et LLMOps adaptées à leur contexte
- Définir les bonnes pratiques de développement de solution IA et IA Générative, définir les cadres de gouvernance des solution IA, définir les processus de développement et de maintien en condition opérationnel
- Mettre en place des pipelines ML robustes et automatisés, en assurant un monitoring et une maintenance continue des modèles.
- Intégrer des solutions LLMOps pour exploiter la puissance des IA génératives dans les processus métier.
- Développement et industrialisation :
- Développer et déployer des frameworks MLOps adaptés aux besoins spécifiques des clients.
- Concevoir des outils pour le suivi des performances des modèles (drift, qualité des données, coûts).
- Travailler sur des cas d'usage concrets autour de l'IA générative et des modèles pré-entraînés.
- Accompagnement et acculturation :
- Réaliser des benchmarks de solutions MLOps du marché et recommander les plus adaptées au contexte client.
- Former les collaborateurs de nos clients à la démarche MLOps et aux outils utilisés dans leur environnement.
💼 Des missions concrètes, variées et à fort impact
Quelques exemples de missions récentes :
- Luxe & Retail : accompagnement de la Data Factory dans le développement d'un template d'industrialisation de cas d'usage ML et Optimisation sous contraintes. Ce template qui mobilise les briques Azure et intègre les bonnes pratiques MLOPS (CI/CD, tests, monitoring ML, gestion de config, etc) est aujourd'hui utilisé par l'ensemble des Data Scientists de la division. Il a permis de diviser par 3 le temps de delivery des use-case Data du groupe.
- Banque & Assurance : industrialisation on-premises des solutions Machine Learning dédiées à la Compliance (AML, Embargo, KYC), en définissant des processus et outils MLOps standardisés. Cette approche garantit des déploiements sécurisés et fiables avec monitoring de bout-en-bout, tout en apportant des accélérateurs réutilisables et des bonnes pratiques adaptées à l'écosystème interne, facilitant ainsi l'autonomie et la performance opérationnelle des équipes techniques. Concrètement, le temps nécessaire à l’industrialisation d’un projet a été divisé par 8, passant de deux mois à une semaine
- Assurance : mise en place d'outillage de monitoring de performance des modèles de scoring des dossiers avec processus de réapprentissage automatique des modèles de machine learning. Construction de dashboard de monitoring de la performance des modèles et du processus métier
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 :
- Participation au développement business :
- Participer au développement busines en apportant votre expertise MLOps/LLMOps chez nos clients, en partageant vos retours d’expérience pour faire naître de nouvelles opportunités et en participant à la construction de notre stratégie de développement autour des enjeux MLOps et LLMOps
- Contribuer à la rédaction d’accélérateurs business pour aider les collaborateurs dans la mise en avant de notre expertise
- Intégration de notre équipe d’experts MLOps/LLMOps et participation à ses chantiers :
- Développer des produits internes de bout en bout
- Participer au développement de la connaissance interne sur l’état de l’art du marché, solutions, bonnes pratiques et piloter des équipes de consultants investis sur les sujets MLOps et LLMOps
- Définir et sponsoriser plusieurs sujets de stage et recherche en lien avec votre expertise MLOps et/ou LLMOps
- Participer et sponsoriser la construction formations à destination de la communauté data pour accélérer la montée en compétence sur les outils et méthodologies MLOps et LLMOps
- Participer à la construction de parcours de formation pour développer notre future génération d’expert MLOps et LLMOps