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Senior Consultant.e/Manager – Lead Data Engineering
Wavestone —Puteaux (92)
- Temps plein
- Azure
- Anglais
- SQL
il y a 12 jours
Data Engineer GCP H/F
Open SAS —Levallois-Perret (92)
- SQL
- Python
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il y a 6 jours

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python platform engineer devops jobs near paris, a8

Data Engineer Snowflake, Paris (75) : emplois

Data Engineer, Lille (59) : emplois

Senior Consultant.e/Manager – Lead Data Engineering

Wavestone -
Puteaux (92)

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Détails de l'emploi

Temps plein
Il y a 12 jours

Avantages

Formation interne

Qualifications

Français
Azure
Kubernetes
Anglais
Google Cloud Platform
SQL
Expérience en supervision
Docker
Terraform
Python

Description complète 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

Rejoindre la Business Unit AI (Artificial Intelligence), c’est intégrer une équipe de près de 200 consultant·e·s passionné·e·s qui accompagnent les grandes organisations dans leurs transformations opérationnelles par la donnée et l’intelligence artificielle.

Nous intervenons de bout en bout, de la détection de cas d’usages IA à fort impact métier à leur conception, développement, et déploiement à l’échelle, en passant par la mise en œuvre de plateformes technologiques de pointe, ainsi que la définition de la gouvernance et des modèles opérationnels pour assurer des IA responsables, sécurisées, de confiance et scalables.

Notre force : une approche qui combine excellence technologique, compréhension fine des enjeux métiers et maîtrise des exigences réglementaires.

En tant que Lead Data Engineering, 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.

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.

Qualifications

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 vous avez piloter avec succès des équipes de Data Engineer
Une solide maîtrise des architectures data modernes : data lake / data warehouse / lakehouse, approche medallion (bronze / silver / gold), data products et patterns de data mesh.
Une maîtrise des langages et frameworks clés (SQL avancé, Python, et PySpark).
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 avez la capacité à jouer le rôle de Tech Lead : définir la cible technique, arbitrer les solutions, challenger les choix d’architecture et garantir la qualité globale des livrables. Expérience d’encadrement ou de mentoring de Data Engineers / développeurs (coaching, revues de code, partage de bonnes pratiques).
Excellent relationnel, capacité à animer des ateliers techniques avec IT, Data Office, métiers et sécurité, et à construire un consensus.
Français et anglais professionnels pour évoluer dans des contextes internationaux (clients, partenaires, communautés internes)

Si vous voulez être au cœur de la révolution GenAI et agentique, dans un cadre où vos compétences techniques auront un vrai levier d’impact, alors c’est ici que ça se passe !

Informations complémentaires

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.
A Great Place To Work: nous sommes reconnus comme Great Place To Work 2025, nous classant numéro un dans notre catégorie parmi les organisations de plus de 2500 employés (France).

Wavestone est un employeur inclusif qui s'engage pour l'égalité des chances. Dans le cadre de cette politique de diversité et inclusion, Wavestone accompagne les personnes en situation de handicap et/ou nécessitant un aménagement durant leur process de recrutement et lors de leur prise de poste.

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Lieu du poste

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