Ingénieur / Ingénieure études de moyens en industrie (H/F)

Description de l'entrepriseRejoignez 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-e vrai-e team player, porté-e 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 posteVotre équipe Une communauté de +500 consultants IA & Data, renforcée depuis septembre 2026 par l'intégration d'AI Builders. Nous accompagnons les organisations de bout en bout : Identifier les cas d'usage IA à plus forte valeur métier Concevoir des plateformes Data & IA performantes et industrialisées Définir des modèles de gouvernance responsables et scalables Du concret, pas de l'IA de démonstration : nos équipes développent des solutions déployées en production, parmi lesquelles : Une plateforme Data Groupe sur Microsoft Fabric Un système multi-agents traitant 80 000 demandes d'achat par an Une plateforme de services IA basée sur l'écosystème Mistral Un modèle de computer vision atteignant 91 % de précision terrain Un écosystème technologique de premier plan : nous travaillons avec les principaux acteurs du marché : Microsoft, Google, AWS, Mistral, Anthropic, Databricks et Dataiku, tout en conservant une approche indépendante, guidée par la valeur créée pour nos clients.

Votre sujet de stage En parallèle de vos tâches, vous conduirez un sujet de stage fil rouge. Ce sujet vous permettra d'approfondir une expertise spécifique, de contribuer à la communauté IA de Wavestone et de valoriser vos travaux lors d'une restitution en fin de stage. Votre sujet fil rouge consistera à fiabiliser et faire passer à l'échelle les systèmes d'IA en exploitation : pipelines de déploiement, monitoring, traçabilité, tests, gestion des incidents et maîtrise des coûts d'inférence.

Vous contribuerez à construire un référentiel de bonnes pratiques MLOps / LLMOps, accompagné d'un démonstrateur outillé. Vos responsabilités Sous la tutelle d'un-e consultant-e et le pilotage d'un-e manager, vous interviendrez progressivement sur les tâches suivantes : Mettre en place des pipelines de déploiement et d'industrialisation de modèles (CI/CD) Construire les dispositifs de monitoring, de traçabilité et d'alerting Contribuer à l'automatisation des tests et à la gestion des incidents Analyser et optimiser les coûts d'inférence et de run, dans une logique FinOps appliquée à l'IA Formaliser des convictions LLMOps et les partager au sein de la communauté Quel que soit votre sujet, vous réaliserez une veille technologique continue sur les solutions Data & IA et contribuerez à la vie et au rayonnement de la communauté IA Wavestone.

Exemples de tâches Banque : industrialisation d'un modèle de détection de fraude intégré au processus d'alerting opérationnel Énergie : mise en production et supervision de modèles prédictifs à fort enjeu métier Transverse : structuration de la chaîne d'observabilité d'une plateforme IA multi-usages Votre accompagnement Un-e tuteur-rice, un-e chef-fe de projet et un-e Career Development Manager pour vous guider tout au long de votre parcours L'AI School, parcours d'acculturation commun à tous les arrivants, stagiaires inclus L'accès à DataCamp, au programme d'upskilling AI&Me et à une licence Copilot M365 Des feedbacks réguliers, un parcours d'intégration structuré et une communauté active de nouveaux arrivants QualificationsProfil recherché Étudiant-e en dernière année de grande école d'ingénieurs ou de commerce (Diplôme d'Ingénieur, PGE), avec une spécialisation en data science, intelligence artificielle, transformation digitale ou stratégie Maîtrise de Python, pratique de Git, des conteneurs et des chaînes CI/CD Connaissance d'au moins un environnement cloud et intérêt pour l'ingénierie de production Motivation pour découvrir le conseil et les environnements client grands comptes Langues Français : un niveau courant est requis pour ce poste Anglais : un niveau minimum C1 est requis pour ce poste Ce qui fera la différence Curiosité intellectuelle et envie d'apprendre Capacité d'analyse et de structuration Autonomie et sens des responsabilités Aisance en communication écrite et orale Esprit d'équipe et goût du travail