Consultant·e Agentic & GenAI Engineer - Jeune diplômé·e (H/F)
Votre équipe
Vous rejoignez la Business Unit AI, une communauté de près de 200 consultants Data & IA qui conçoivent et déploient des solutions IA à grande échelle : plateformes Gen
AI, architectures multi-agents et systèmes intelligents utilisés par des milliers d'utilisateurs.
Role overview : Le rôle de Consultant·e Agentic & Gen
AI Engineer - Jeune diplômé·e consiste à concevoir, développer et industrialiser des solutions Gen
AI et des systèmes multi-agents, au cœur des usages IA les plus innovants (copilotes, agents autonomes, automatisation avancée).
Vous développerez rapidement des compétences techniques pointues (LLM, agents, cloud, MLOps), en intervenant sur des projets concrets encadré·es par des experts.
Vos responsabilités : En tant que Consultant·e Agentic & Gen
AI Engineer, vous interviendrez progressivement sur les missions suivantes :Participer à la conception et au déploiement de solutions Gen
AI (LLM, embeddings, pipelines RAG)
Contribuer à la création et à l'orchestration de systèmes multi-agents (workflows, orchestrateurs, MCP)
Développer des agents IA (copilotes, assistants, automatisation de tâches) en Python ou via des solutions low/no-code
Intervenir sur la mise en place de plateformes Gen
AI sur des environnements cloud (Azure, AWS, GCP)
Monter en compétences sur l'industrialisation via MLOps, LLMOps, MCPOps (CI/CD, monitoring, observabilité, sécurité)
Contribuer à l'expérimentation de frameworks et technologies émergentes (Lang
Chain, Lang
Graph, Semantic Kernel, multi-agents)
Participer à la prise en compte des enjeux de sécurité, conformité et gouvernance (RGPD, souveraineté)
Réaliser une veille technologique continue sur les innovations Gen
AI et agentiques
Contribuer à la vie de la communauté IA Wavestone (partage, R&D, offres)
Exemples de missions
Développement et industrialisation d'agents IA métier pour automatiser des processus et améliorer la productivité
Mise en place de solutions Gen
AI industrielles pour transformer des processus réglementaires
Conception de plateformes multi-agents pour des cas d'usage complexes en temps réel
Déploiement de copilotes à grande échelle (plusieurs milliers d'utilisateurs)
Intégration d'agents IA dans des environnements techniques et métiers existants
