Senior Consultant.e - Data & AI engineer (H/F)
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Senior Consultant.e - Data & AI engineer (H/F)
57.000–68.000 / Year
Location
Puteaux, IDF, France
Experience
Senior
Posted
Jul 18, 2026
Apply by
August 17, 2026
Applicants
0
Early applicantEasy applyFull-timeHybrid
Job Description
## 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 accompagnent 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 rôleEn tant que 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
En tant que Senior Consultant.e, et selon votre niveau d'expérience, vous serez amené.e à:
- Apporter votre expertise et vos convictions aux grandes organisations sur les sujets Data & AI engineering.
- Piloter des missions en tant que chef.fe de projet, en assurant la qualité des livrables, la coordination des parties prenantes et la tenue des engagements.
- Encadrer et faire grandir vos équipes, en assurant la montée en compétence des consultants et en diffusant les bonnes pratiques du cabinet.
- 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…).
- Participer au développement commercial, en aidant à la réponse aux appels d'offres, à des phases d'avant vente, en foisonnant chez votre client...
## Qualifications
Votre profil
Plus que des cases à cocher, vous possédez une ou plusieurs de ces compétences :
- Vous avez 3 ans d'expérience ou plus en Data Engineering et vous avez pu 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.
- 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.
- Excellent relationnel, capacité à animer des ateliers techniques avec IT, Data Office, métiers et sécurité, et à construire un consensus.
- Français et anglais courants pour évoluer dans des contextes internationaux (clients, partenaires, communautés internes).
## Informations supplémentaires
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).
Parce que votre réussite est notre priorité, nous adaptons nos processus de recrutement et l'environnement de travail à vos besoins spécifiques ou situations de santé (aménagements de poste, tiers-temps, outils adaptés...). Cette démarche, confidentielle et fondée sur l'équité, garantit à chaque candidat·e les meilleures conditions pour exprimer son plein potentiel dès le processus de recrutement, lors de sa prise de poste et tout au long de sa carrière.
Key Responsibilities
- Design and evolve modern data and AI architectures including data lakes, lakehouses, and data mesh.
- Structure robust data pipelines for ingestion, processing, and exposure to BI, APIs, and ML models.
- Industrialize AI and GenAI use cases by packaging models and automating workflows with MLOps/LLMOps best practices.
- Design and operate technical components for GenAI solutions such as RAG pipelines and vector databases.
- Collaborate with client teams to define architecture patterns and development standards using tools like Databricks and Snowflake.
- Act as Tech Lead for Data Engineering squads, providing technical guidance and code review.
- Implement data quality, governance, and observability practices for data pipelines.
- Deploy agent-based AI solutions and transform complex business processes into industrializable workflows.
Skills Required
SQLPythonPySparkAzureAWSGCPDatabricksSnowflakeDataikuTerraformCloudFormationBicepDockerKubernetesMLOpsLLMOpsData LakeData WarehouseData MeshRAGVector DBLeadershipTeam mentoringStakeholder managementCommunicationConsensus buildingTechnical workshop facilitation
Benefits
- Custom career development
- Access to training and certifications
- Flexible and mobile working
- Recognition as Great Place To Work
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