Stage de fin d’études — MLOps & IA en production : fiabilisation, optimisation et scalabilité des modèles (H/F)

Votre 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 missions, 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 missions 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 missions

• 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

Profil 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 collaboratif

Pourquoi nous rejoindre

• Un impact réel, à l’échelle : des solutions IA industrialisées et utilisées par des milliers d’utilisateurs, pas des POC qui s’arrêtent au MVP
• Un spectre complet : stratégie, plateformes, engineering et gouvernance sous un même toit
• Une trajectoire qui vous appartient : pas d’up-or-out, promotions sans quota, grilles salariales transparentes, progression à votre rythme
• un environnement de travail flexible et collaboratif

Tous nos stages de fin d’études s’inscrivent dans une logique de pré-embauche.

Machine Learning · GenAI · LLM · RAG · MLOps · Python · AI Engineering · Junior Consultant

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.