Wavestone est un cabinet de conseil, qui a pour mission d'accompagner les entreprises et organisations dans leurs transformations stratégiques dans un monde en constante évolution, avec l’ambition de générer des impacts positifs et durables pour toutes ses parties prenantes.
Forts de plus de 5 500 collaborateur.rices talentueux.ses et engagé.es à travers l'Europe, l'Amérique du Nord et l'Asie, nous disposons d'expertises sectorielles de premier plan et d'un portefeuille de savoir-faire cross-sectoriels, nous permettant d'adresser à 360° les grands programmes de transformation de nos clients.
Chez Wavestone, nous sommes convaincus que la réussite professionnelle et l'épanouissement personnel vont de pair. C'est pourquoi nous offrons un environnement de travail stimulant, inclusif et bienveillant, où chacun peut s’épanouir et atteindre son plein potentiel.
Wavestone est coté sur Euronext, à Paris, et labellisé Great Place to Work®. Pour plus d'informations, consulter www.wavestone.com
Tous nos métiers sont ouverts aux personnes en situation de handicap.
Contexte
Forte de plus 400 consultant.es, la practice Digital Customer de Wavestone a pour vocation d’accompagner nos clients de bout en bout sur leurs grands programmes de transformation : depuis la naissance d’une idée et sa concrétisation sous forme de design de produits & services tout ou partie digitaux, jusqu’à son opérationnalisation permettant le passage à l’échelle.
Objectif du stage
Dans le cadre de ce stage, vous serez intégré.e activement à la communauté « Data, Analytics & IA » de la practice Digital Customer afin de participer à la formalisation de ses convictions, étoffer sa force de veille technologique, dynamiser son activité commerciale auprès des clients du cabinet, et d’aboutir à la production de supports commerciaux ou de livrables de missions.
Nous sommes certains que la Donnée et l’IA peuvent être vecteurs d’une croissance durable et éthique des organisations. La mission du Machine Learning et Data Lab (MLDL) de Wavestone est de fournir aux organisations des recommandations applicables et de garantir la bonne exécution sur chaque brique de la Donnée et de l’IA.
Pour cela, le MLDL s’appuie sur une cinquantaine de data scientists et data engineers autour des problématiques liées à la data science, aux algorithmes de Machine Learning et à la mise en place de pipelines de traitement de la donnée.
Dans l’objectif de répondre toujours plus pertinemment aux problématiques de nos clients et de faire monter nos équipes en compétences sur des sujets Machine Learning / Deep Learning variés et techniques, le MLDL a lancé ses propres produits. Les produits MLDL sont la continuation logique de la volonté du Lab de créer et d’innover à travers des projets data permettant de répondre à des besoins précis, en interne ou chez nos clients.
Ces produits, à l’initiative des consultant.es du Lab, ont pour vocation à être industrialisés au sein d’une plateforme conçue par les équipes du Lab via une équipe produit dédiée.
Au sein d’une de ces équipes produit, vous contribuerez à l’élaboration du produit en coordination avec le reste de l’équipe.
Travaux à réaliser
En fonction des besoins des équipes produit et de vos appétences et savoir-faire, vous pourrez vous impliquer sur l’un des produits suivants (liste non exhaustive et sujette à évolution) :
Projet de conduite autonome développé sur un prototype basé sur une voiture télécommandée. L’objectif est de faire rouler la voiture en autonomie sur différents terrains / circuits en utilisant des algorithmes de computer vision, apprentissage supervisé, apprentissage par renforcement,…
Développement d’une librairie python (ainsi que de la documentation associée), permettant d’effectuer le suivi model-agnostic de modèles de machine-learning en production, avec les métriques les plus courantes.
Construction d’une pipeline 100% cloud sur AWS pour héberger les produits data qui sont en cours. Ce projet sert comme accélérateur pour faire passer les PoCs en production sur le cloud.
Développement d’une stack d’outils techniques et d’une méthodologie pour la réalisation d’audits d’algorithmes IA : l’objectif est de pouvoir évaluer si des algorithmes ont été conçus de manière éthique et responsable et de proposer des mesures pour pallier certains manques relatifs notamment à la réglementation européenne à venir.
Aux côtés d'un.e consultant.e datascientist expérimenté.e et au sein d’une équipe produit vous serez, selon les besoins du projet, amené.e à développer de nouvelles fonctionnalités pour le produit, un article de conviction, une formation…
Dans cette optique, il pourra vous être demandé lors de vos travaux de formaliser, par exemple :
Une présentation PowerPoint synthétisant la démarche, les travaux réalisés et les conclusions, qui fera l’objet d’une présentation lors d’une réunion d’équipe en interne pour partage.
Le travail sur ce sujet de stage s’effectuera sur une période de 2 mois à temps plein, entièrement consacrée au sujet. Le reste du stage sera l’occasion pour vous de participer à une ou plusieurs missions de conseil auprès de nos clients, en étant intégré.e dans une équipe de consultant.e.s placée sous la responsabilité d’un.e directeur.rice de mission, ou d’effectuer diverses activités liées au travail de consultant.e.
Étudiant.e au sein d'une grande école d'ingénieurs, de management ou d'une grande université, vous êtes attiré.e par le conseil et vous possédez une forte appétence pour les sujets de transformation digitale au sein d’entreprises leaders de leur secteur.
Vous souhaitez développer des compétences liées au métier du conseil et aux problématiques de transformation des organisations.
Vos atouts :
Par ailleurs, vous voulez être acteur.rice d'un projet d'entreprise ambitieux en pleine croissance en France et à l'international. Vous avez envie de mettre votre enthousiasme au service d'un cabinet qui saura vous proposer une prise de responsabilités rapide.
Wavestone est un employeur inclusif qui s'engage pour l'égalité des chances. Dans le cadre de cette politique de diversité et inclusion, Wavestone accompagne les personnes en situation de handicap et/ou nécessitant un aménagement durant leur process de recrutement et tout au long de leur prise de poste.
