Description du poste
Votre équipeVous 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 GenAI, architectures multi-agents et systèmes intelligents utilisés par des milliers d'utilisateurs.Role overview : Le rôle de Consultant·e Agentic & GenAI Engineer
- Jeune diplômé·e consiste à concevoir, développer et industrialiser des solutions GenAI 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 & GenAI Engineer, vous interviendrez progressivement sur les missions suivantes :Participer à la conception et au déploiement de solutions GenAI (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-codeIntervenir sur la mise en place de plateformes GenAI 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 (LangChain, LangGraph, 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 GenAI et agentiquesContribuer à la vie de la communauté IA Wavestone (partage, R&D, offres)Exemples de missionsDéveloppement et industrialisation d'agents IA métier pour automatiser des processus et améliorer la productivitéMise en place de solutions GenAI industrielles pour transformer des processus réglementairesConception de plateformes multi-agents pour des cas d'usage complexes en temps réelDéploiement de copilotes à grande échelle (plusieurs milliers d'utilisateurs)Intégration d'agents IA dans des environnements techniques et métiers existants
