Senior Consultant.e

Puteaux, Ile-of-France, France - Full Time

Votre équipe

Vous rejoignez la Business Unit AI, une communauté d’environ 200 consultants 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 rôle

En tant que Consultant.e Senior en data science, 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.e au cœur de l'industrialisation de l'IA dans les organisations.

Voici quelques terrains d'expertises sur lesquels nous recherchons des expert.e.s :

• 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 votre expertise et vos convictions aux grandes organisations sur les sujets data science.
• 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 des 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

• Vous avez 4 ans d'expérience ou plus en Data Engineering et avez 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.
• 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 à l'aise avec la traduction d'un besoin métier en cahier des charges technique, et pour expliquer les arbitrages techniques à des interlocuteurs non techniques.
• Vous avez un excellent relationnel, capacité à animer