Manager - Data & AI engineer (H/F)

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 accompagne les organisations de bout en bout : stratégie IA et feuille de route, identification et priorisation de cas d’usage IA, gouvernance Data & IA, operating models Data & IA, AI governance et Responsible AI, adoption 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, 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.).

Vos responsabilités

• Apporter une expertise différenciante aux grandes organisations sur les points ci‑dessus.
• Piloter des tâches à fort enjeu, en assurant la qualité des livrables, la coordination des multiples parties prenantes et la tenue des engagements.
• Prendre un rôle clé dans le développement commercial, en identifiant des opportunités, en menant des avant‑ventes et en portant des réponses à appels d’offres pour atteindre votre objectif commercial annuel.
• Encadrer et faire grandir les équipes, en assurant la montée en compétence des consultants et en diffusant les bonnes pratiques du cabinet.
• Démultiplier et mener plusieurs projets (client, interne, commercial) de front.
• Contribuer en interne au développement de l’offre Data & IA, en identifiant les tendances du marché, en structurant nos convictions et en développant de nouveaux assets (outils, frameworks, benchmarks…).
• Faire rayonner Wavestone, en interne comme à l’externe, à travers des interventions, des publications ou des prises de parole sur les sujets Data & IA.

Qualifications / Profil

• 6 ans d’expérience ou plus en Data Engineering et ayant piloté avec succès des équipes de Data Engineers.
• Au moins 1 an de contribution à des projets IA (mise en place de cas d’usage, agentique…).
• Maîtrise du cycle de vente de projets complexes (prospection, avant‑vente, appels d’offre) – expérience démontrée en développements commerciaux ou initiatives de développement commercial.
• Compétences en management d’équipe.

Type de contrat

CDI – Contrat de travail. Durée du travail : travail en journée.