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Hellowork a estimé le salaire pour cette offre

Cette estimation de salaire pour le poste de Consultante - Consultant Senior Genai - Agentique H/F à Aix-en-Provence est calculée grâce à des offres similaires et aux données de l’INSEE.

Cette fourchette est variable selon expérience.

Salaire brut min

35 500 € / an 2 958 € / mois 19,51 € / heure

Salaire brut estimé

46 800 € / an 3 900 € / mois 25,71 € / heure

Salaire brut max

58 800 € / an 4 900 € / mois 32,31 € / heure

Cette information vous semble-t-elle utile ?

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Consultante - Consultant Senior Genai - Agentique H/F Capgemini

Aix-en-Provence - 13
CDI
Bac +3, Bac +4
Secteur informatique • ESN
Exp. 1 à 7 ans

Lire dans l'app

Les missions du poste

Formation : Bac +5 minimum (Master, école d'ingénieur) ou Doctorat en IA, informatique, data science ou domaine connexe.

Expérience :
* Minimum 5 ans sur des projets IA/Data, dont expérience confirmée en NLP / GenAI.
* Expérience concrète en conception et déploiement d'agents IA autonomes.

Compétences techniques :
* Maîtrise de Python (niveau production), SQL, APIs.
* Expertise en LangChain, CrewAI, et outils agentiques.
* Solide expérience en MLOps, CI/CD, Docker, Kubernetes.
* Connaissance des services cloud (AWS, Azure, GCP) et des architectures distribuées.
* Bonne connaissances des protocoles MCP & A2A.
* Bonus : LangGraph, frameworks JavaScript.

Le profil recherché

Formation :
* Bac +5 minimum (Master, école d'ingénieur) ou Doctorat en IA, informatique, data science ou domaine connexe.

Expérience :
* Minimum 5 ans sur des projets IA/Data, dont expérience confirmée en NLP / GenAI.
* Expérience concrète en conception et déploiement d'agents IA autonomes.

Bienvenue chez Capgemini

Conception, architecture & déploiement:
* Concevoir et structurer des architectures GenAI & agentiques robustes et scalables.
* Définir la feuille de route technique et les métriques de performance.
* Intégrer des systèmes multi-agents et orchestrateurs.
* Développer des agents autonomes et solutions GenAI (LLMs, context engineering).
* Implémenter des pipelines MLOps pour la scalabilité et la fiabilité.
* Déployer et superviser les agents en production dans des environnements multi-cloud (AWS, Azure, GCP).

Optimisation & Innovation:
* Expérimenter des architectures hybrides et des technologies émergentes.
* Contribuer à la veille technologique et aux activités R&D.

Pilotage & Collaboration:
* Traduire les besoins métiers en solutions IA concrètes.
* Définir les KPIs, règles de priorisation et tableaux de bord.
* Présenter les résultats aux parties prenantes.
* Aider à faire grandir les équipes techniques.