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Sur site à AIx en Provence, télétravail 2/3 jours par semaine L’objectif est d’intégrer un profil Data Analyst / Data Scientist capable d’exploiter les données du système d’information afin d’identifier des incohérences, de développer des analyses avancées et de contribuer à la mise en œuvre de cas d’usage liés à la détection de fraude. L’intervenant devra exploiter et croiser les données issues du système d’information afin d’analyser leur cohérence et leur impact sur les processus métiers sensibles, notamment dans le cadre de la lutte contre la fraude. Description des missions Prendre en compte les données du domaine « Individu Allocataire » et analyser leurs impacts dans le système d’information. Mettre en œuvre des cas d’usage métiers orientés lutte contre la fraude (ciblage, analyse de données, modèles prédictifs). Réaliser des analyses exploratoires et statistiques sur les données disponibles. Développer et maintenir des produits data réutilisables (scripts, traitements, modèles). Produire des restitutions analytiques à destination des équipes métiers. Respecter les normes, standards et bonnes pratiques en vigueur au sein de l’équipe. Livrables attendus Le titulaire devra produire les livrables suivants : Programmes et scripts de traitement de données dans l’environnement Big Data Hadoop . Développements documentés permettant la réutilisation et la maintenance des traitements. Restitution des analyses sous forme de : présentations PowerPoint , tableaux de bord Power BI .

Je recherche pour un de mes clients un Data Scientist Generative IA avec 4 jours TT sur 92 VOTRE MISSION** * Concevoir et industrialiser des solutions d’IA Générative (LLMs, Agents, RAG) répondant aux besoins des AI Catalysts, priorisés par le PO. * Intégrer les composants GenAI à l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de coûts. * Définir et implémenter les architectures techniques : choix de modèles, orchestration d’agents, conception RAG, gestion des sessions. * Développer et maintenir le code (principalement Python) et les briques réutilisables (librairies de prompts, agents). * Industrialiser le déploiement : conteneurisation (Docker), Kubernetes, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform), et monitoring. * Mettre en œuvre des pratiques MLOps : suivi des expériences, versioning de modèles, tests de régression, validations en pré-prod. * Assurer la qualité et l’observabilité : métriques de performance, tests adversariaux, suivi des dégradations en production. * Collaborer avec le PO, le Software Engineer, les AI Catalysts et la DSI pour garantir la sécurité et l’adoption des solutions. * Contribuer à la documentation, aux templates et à la formation des équipes internes. *VOTRE PROFIL * Bac +3 à Bac +5 en informatique, data science ou équivalent. * 3 à 5 ans d’expérience en développement d’applications utilisant l’IA, avec un accent sur l’IA Générative (Agents, RAG, LLMs). * Maîtrise de Python et des bibliothèques ML/IA (PyTorch, Transformers). * Connaissances des frameworks GenAI : LangChain, LangGraph, LangFuse, et des moteurs de recherche sémantique (Qdrant, Milvus). * Compétences en architecture cloud Azure (AI Foundry, AKS, WebApp) et en conteneurisation/orchestration (Docker, Kubernetes). * Familiarité avec CI/CD et Infrastructure as Code (Terraform). * Sensibilité aux enjeux de cybersécurité et de conformité. * Rigueur dans l’ingénierie logicielle : tests, documentation et automatisation des pipelines. * Capacité à travailler en équipe et à vulgariser les concepts techniques. * Anglais professionnel (lu/écrit) ; français courant indispensable. Définition du profil DATA SCIENTIST: - En charge du développement d'algorithmes (Machine Learning et Intelligence Artificielle) pour créer de la valeur métier à partir de données (structurées, non structurées, vidéos, images, etc.). - Doit comprendre les demandes de l'entreprise et les challenger pour fournir la meilleure réponse possible. - Apporte un support à la décision sur d'éventuelles innovations, l'amélioration des performances et décisions relatives au service client. - Industrialise les projets de Data Science avec les Data Engineers. - Maintient et documente les algorithmes industrialisés (selon les rôles et les responsabilités définis par le projet).

Dans le cadre d'une mission chez un grand acteur du secteur de l'énergie en France, nous recherchons des profils Data Engineer Senior++ / Lead Data disponibles entre mi-mars et mi-mai 2025. Le client, accompagné par un cabinet de conseil top tier, recherche des consultants capables de s'emparer d'un périmètre data, de le cadrer et de le développer en toute autonomie. Plusieurs positions sont à pourvoir. La maîtrise et l'usage quotidien de l'IA dans le travail est un critère indispensable.

Data Engineer Nantes Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Dans le cadre d’un projet au sein de la Digital Factory d’un grand groupe international du secteur de l’énergie , nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour concevoir et mettre en place des pipelines de données dans un environnement Azure Cloud serverless . Contexte La Digital Factory du groupe (plusieurs centaines de collaborateurs, organisation en squads internationales) développe et déploie des solutions digitales afin de soutenir les activités du groupe à l’échelle mondiale. Missions Concevoir et développer des pipelines de données en Python Mettre en place des traitements batch et orchestrations via Azure Durable Functions Manipuler des volumes de données importants (Parquet) Mettre en place des contrôles qualité et validations de schémas Intégrer des API externes Participer à la modélisation et optimisation des bases Azure SQL Implémenter l’ observabilité (logs, métriques, traces) Industrialiser les déploiements via CI/CD Garantir la qualité et la sécurité du code (tests automatisés, scans) Stack technique Python Azure Cloud Azure Functions (Durable Functions v2) Data Lake / Blob Storage / Azure DB Pandas, Polars, PyArrow Profil recherché Minimum 6 ans d’expérience en Data Engineering Forte expertise Python & Azure Expérience sur architectures serverless Capacité à travailler en environnement agile / squad Anglais courant Informations mission Démarrage : mi / fin mars 2026 Durée : 12 mois Localisation : Paris Télétravail : 2 jours / semaine Processus de sélection Test technique (Codingame) à réaliser sous 72h Échange technique avec l’équipe projet

Expérience de plus de 8 ans, majoritairement dans la data. Minimum 3 ans chez un acteur du retail ou chez un cabinet de conseil pour des clients du secteur. Minimum 3 ans sur des sujets Supply Chain. Excellentes capacités analytiques et statistiques, capacité à comprendre les principes de modèles data science. Très bonnes capacités dans la manipulation de grandes volumétries de données ; maîtrise d'un langage de requêtage des données (SQL, BigQuery), d'outils de datavisualisation (Tableau, Google Looker Studio) ; la maîtrise de Python et GitLab est un plus. Capacité de formalisation irréprochable. Excellente communication écrite et orale, posture impeccable & aptitude à expliquer, vulgariser et convaincre (des interactions top management dans les précédentes expériences seraient un vrai atout). Esprit d'analyse et d'amélioration continue : Capacité à évaluer le code et ses impacts, ainsi qu'à remettre en question les solutions existantes pour les améliorer. Capacité de prise de recul : Aptitude à évaluer les problématiques avec objectivité et à proposer des solutions d'amélioration. Capacité à respecter les délais tout en maintenant des standards élevés. Esprit d'équipe : Capacité à collaborer efficacement avec les membres de l'équipe pour atteindre des objectifs communs. Organisation, rigueur, autonomie, proactivité, persévérance

Missions principales : • Participer aux analyses, études d’impacts et cadrage techniques • Concevoir des solutions en respectant l’architecture data et les bonnes pratiques de développement • Réaliser le développement des data products et assurer la maintenance évolutive et corrective des data products existants • Effectuer des contrôles croisés entre développeurs ou des relectures de code afin d’assurer la qualité des développements réalisés par l’équipe • Rédiger la documentation technique des data products • Apporter une expertise de troisième niveau dans les incidents de production, et si besoin la réalisation de solution de contournements, ou de correctifs de manière à assurer une qualité de fonctionnement optimale • Accompagner les Data Engineers sur les bonnes pratiques, les choix d’architecture et dans leur travail au quotidien • Effectuer les audits et les contrôles des développements réalisés : Sécurité, Maintenabilité, Robustesse et Performance • Reporter l’activité à la Squad et travailler dans une démarche d’efficacité collective Livrables principaux : • Etudes d’impact technique • Faire des propositions techniques • Réaliser du code applicatif à l’état de l’art sur notre Data Platform GCP • Rédiger les documentations techniques liés à ta solution, incluant le modèle de données, les procédures, l’ordonnancements • Schéma de solution des flux, modèle de données • Fournir des chiffrages détaillés des futures réalisations • Relecture de code technique • Rédaction de SFD, STD, Manuel d’installation Compétences techniques : • Langages de programmation : Python, SQL, Scripts Shell • Services de streaming data : Kafka • Services d’ingestion des données : Kafka Connect, SFTP • Services de stockage : GCP BigQuery, Cloud Storage, Kafka, Sharepoint • Processing : Scripts Python, Data Build Tool (DBT), GCP Dataflow • Restitution : Looker (Dashboards, Explores de données), Fichiers de reporting (CSV, Excel) • Outils de collaboration et de CI/CD : GitLab • Utilisation de plateformes pour le développement et le déploiement : Docker, Kubernetes, Kustomize, Helm Charts, Terraform • Testing : Tests avec DBT, Tests de non-régression, collaboration avec la QA. • Outils IA et d’automatisation : Gemini Code Assist, Antigravity, n8n, Gitlab Duo • Manipulation des formats de fichiers : CSV, JSON, Avro, XML Compétences transverses : • Proactivité et prise d’initiative • Autonomie et rigueur • Capacité à communiquer, à travailler en équipe et excellent relationnel • Capacité d’adaptation aux changements • Curiosité, veille technologie sur le data engineering et sur l’AI / ML • Capacité à aborder des problèmes complexes de manière structurée • Aptitude à concevoir des solutions innovantes • Capacité d’écoute, d’analyse et de synthèse • Maitrise de l’agilité Une pratique opérationnelle de l’anglais est également nécessaire pour la rédaction de la documentation et la participation à certaines cérémonies. Une expérience similaire significative dans le domaine de la banque de détail est un plus.

Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & IA au sein d’un grand groupe du secteur financier , nous recherchons un Data Platform Engineer / Administrateur Data pour assurer l’administration, l’évolution et la fiabilité des infrastructures Data. Vous interviendrez sur des environnements Big Data basés sur l’écosystème Cloudera et Open Source , au sein d’équipes techniques et métiers. Missions Administration et exploitation des plateformes Data Administrer et maintenir les plateformes Big Data en condition opérationnelle Superviser les systèmes et assurer la maintenance corrective et évolutive Intervenir sur la résolution d’incidents complexes sur les plateformes Data Conception et gestion des flux de données Identifier les besoins métiers en matière de collecte et stockage de données Développer des solutions d’ingestion de données (API, pipelines) Concevoir des architectures de stockage robustes (Data Lake / Big Data) Automatiser les traitements via batchs et pipelines de données Valorisation et gouvernance des données Industrialiser les processus de transformation et de nettoyage des données Gérer des bases de données hétérogènes et multi-sources Garantir la conformité et la gouvernance des données Industrialisation Data Science / IA Industrialiser le déploiement de modèles statistiques et machine learning Mettre en place des mécanismes de validation et monitoring des modèles Assurer le suivi opérationnel des modèles intégrés aux applications Contribution aux projets Data Définir les spécifications techniques Assurer le reporting d’avancement auprès du pilotage projet Apporter un support technique aux équipes métiers et applicatives Le poste peut inclure des astreintes par rotation et une participation à la continuité de service des plateformes Data .

Chaque moment compte. Surtout ceux que vous vivez à fond. Bienvenue chez Consort Group. Consort Group, accompagne depuis plus de 30 ans les entreprises dans la valorisation de leurs données et infrastructures. Elle s'appuie sur deux leaders, Consortis et Consortia, et place l’humain et la responsabilité sociétale au cœur de ses valeurs. Data ingénieur H/F C’est votre mission Vous êtes passionné·e par la data et les architectures Big Data ? Ce poste est fait pour vous. En tant que Data Engineer , vous êtes responsable du développement et de l’évolution de notre écosystème : Développer et maintenir les briques logicielles backend du système PNS (plateforme interne dédié au traitement , à la gestion et à la mise à disposition de données, basée sur des technologies Big Data et Cloud) Concevoir et implémenter des APIs, traitements batch, dashboards et modules de déploiement Participer activement à la migration on‑premises → GCP Migration en lift & shift ou réécriture complète Rédiger la documentation technique et les tests (unitaires & fonctionnels) Produire des livrables prêts à être mis en production C’est votre parcours Vous avez au moins 3 ans d’expérience dans des environnements Data exigeants. Vous aimez relever des défis techniques complexes sans jamais cesser d’innover. Vous cherchez un cadre où vos idées comptent et où la technique va de pair avec la collaboration. C’est votre expertise : Spark (batch ou streaming) – niveau expert Python ou Java/Scala – niveau avancé Bases NoSQL – maîtrise Kubernetes – maîtrise opérationnelle C’est votre manière de faire équipe : Esprit d’analyse et de résolution de problèmes Communication claire et collaboration transverse Autonomie et sens des responsabilités Proactivité et force de proposition C’est notre engagement Chez Consort Group, vous êtes un·e expert·e qu’on accompagne pour que chaque mission devienne une étape qui compte. Un onboarding attentif et humain Une vraie proximité managériale Des formations accessibles en continu Des engagements concrets : inclusion, égalité, solidarité Un package RH complet : mutuelle, carte TR, CSE, prévoyance Une culture du feedback et des projets qui font sens C’est clair Le process de recrutement : Un premier échange téléphonique avec notre team recrutement Un entretien RH ainsi qu’un échange métier avec un.e ingénieur.e d’affaires Un test ou un échange technique avec un.e de nos expert.es Un dernier point avec votre futur.e manager ou responsable de mission Et si on se reconnaît : on démarre ensemble C’est bon à savoir Lieu : Mougins Contrat : CDI Télétravail : Hybride Salaire : De 40000 € à 45000 € (selon expérience) brut annuel Famille métier : Data Ce que vous ferez ici, vous ne le ferez nulle part ailleurs. Ce moment, c’est le vôtre.

Fed IT, cabinet de recrutement dédié aux fonctions informatiques, recrute pour son client, cabinet de maîtrise d'œuvre et économie de la construction, un(e) Data Scientist H/F, pour accompagner sa croissance. Au sein d'une société de 60 personnes, vous arrivez en création de poste et rejoignez la "transformation digitale" (data et infrastructure). Rattaché(e) au directeur de l'équipe, vous : -Intervenez sur l'ensemble de la data du cabinet (maquettes 3D, mémoires techniques, cycle de vie des produits...), -Structurez et exploitez les données issues des différents métiers de l'entreprise, -Recueillez les besoins des utilisateurs et les traduisez en spécifications techniques, -Réalisez les extractions, transformations et intégrations des données (SQL, et via des ETL et API), -Mettez à disposition les KPI et autres outils d'aide à la décision (Power BI), -Développez des outils complémentaires via Python, -Proposez des méthodes d'automatisation de mise à disposition, stockage et échange de données, -Êtes partie prenante dans le choix des outils data et maintenez l'existant, Rémunération : 42 à 50 K€ bruts/an (fixe selon expérience) + 1 à 3 K€/an (intéressement possible) + 100 € nets/mois (forfait restauration) + forfait annuel lié à la mobilité douce + 1 jour de télétravail/semaine + 6 jours de RTT/an.

Site de Gradignan (33) Mission longue durée – 2 ans (1 an ferme + 1 an reconductible) Charge estimée : ~210 jours/an (420 jours max) Contexte Dans le cadre du renforcement de son équipe Analyse de la Donnée, une grande organisation nationale recherche un Data Analyst orienté Data Science afin d’accompagner les métiers dans l’exploitation et la valorisation des données. Missions : Rattaché(e) à l’équipe Analyse de la Donnée, vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de valeur Data, de la phase exploratoire jusqu’à la restitution des analyses via des outils de datavisualisation. Vos principales responsabilités : Analyse et croisement de données pour répondre à des cas d’usage métiers (ciblage, analyses exploratoires, data science) Développement et maintenance de produits Data réutilisables Publication et mise en forme des résultats via des outils de DataViz Respect des normes, standards et bonnes pratiques de l’équipe Accompagnement et acculturation des équipes métiers aux usages de la donnée Force de proposition dans la traduction des besoins métiers en solutions analytiques adaptées

Contexte Dans le cadre de la mise en place et de l’évolution d’une plateforme DATA centralisée, nous renforcons son équipe avec un Data Ingénieur confirmé. Cette plateforme permet l’intégration, la mise en qualité et la mise à disposition de données brutes ou retravaillées issues de différents producteurs, afin de répondre à des besoins métiers opérationnels et analytiques à grande échelle. Rôle et responsabilités Développement et ingestion de données Concevoir, développer et optimiser des jobs d’ingestion et de transformation de données en Python et Spark sur Databricks , avec gestion de gros volumes. Mettre en place et maintenir des flux de données entre sources externes (ex. bases Oracle) et Delta Lake sur AWS S3 . Orchestration et supervision Créer et orchestrer des workflows avec AWS Airflow et automatiser les traitements. Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité et de validation des données pour garantir cohérence et fiabilité. Développer des jobs de monitoring pour détecter et corriger automatiquement les anomalies. Maintien en condition opérationnelle Assurer la disponibilité et la performance des jobs en production. Analyser et corriger les incidents et anomalies détectées. Contribution stratégique Participer aux ateliers de conception technique et fonctionnelle. Promouvoir les bonnes pratiques de développement et d’optimisation Big Data. Documenter les processus, architectures et scripts. Compétences techniques requises MUST : Python Spark Databricks SQL SHOULD : AWS (S3, Glue, Airflow, CloudWatch, Lambda, IAM) COULD : Big Data (gestion et traitement de très gros volumes de données) WOULD : Git Méthodologies et outils : CI/CD avec GitLab JIRA / Confluence Méthodologie agile Scrum

Le profil interviendra pour définir, concevoir et accomagner la construction de l'architecture cible Data. Ses missions principales seront de : Définir l’architecture cible Data : concevoir l’architecture Data cible n, alignée avec la stratégie globale Data et les principes Data‑Centric et définir les patterns d’intégration et les couches fonctionnelles de la future plateforme (ingestion, traitement, stockage, exposition). Concevoir l’architecture de la nouvelle plateforme Data : concevoir l’architecture technique globale de la plateforme, en intégrant l’écosystème existant (Teradata, Hadoop) et la stratégie d’évolution (cloud ou on‑prem, gouvernance, scalabilité). Proposer la trajectoire d’évolution permettant la transition vers la nouvelle plateforme (stratégie de migration, coexistence, phasage). Modélisation des données et harmonisation : concevoir les modèles de données harmonisés (modèle cible, datamarts, vues métiers, glossary). Définir les principes de modélisation à appliquer selon les usages : analytique, opérationnel, data products. Data Products & accompagnement métiers : accompagner les équipes métiers dans la conception et la structuration des data products. Garantir la cohérence des data products avec les modèles de données, les standards d’intégration et l’architecture cible. Définition et formalisation des standards Data : définir les standards d’intégration, de transformation, de stockage et d’exposition des données. Proposer et formaliser les bonnes pratiques autour des outils de l’écosystème (outils d’ingestion, qualité, orchestrateurs, catalogage, gouvernance).

Localisation : Aix-en-Provence Contexte de la mission : Le présent marché spécifique a pour objet le renforcement de l'équipe de data analyste. Le profil aura pour mission de mettre en oeuvre des analyses dans le cadre de la lutte contre la fraude. Fort d'une expérience DATA, il devra prendre en compte toutes les données du SI afin d'etudier leur cohérence et leur impact dans les processus métiers sensibles." Missions : Au sein de l’équipe data dédiée au sujet, vous contribuez à la conception et à l’exploitation de dispositifs d’analyse visant à améliorer la détection des risques de fraude. Rattaché à l'équipe Analyse de la donnée, l'intervenant aura pour principales missions : - Prise en compte des données du domaine "Individu Allocataire" et assimilation de leurs impacts dans le SI - Mise en oeuvre de cas d'usage métiers orientés lutte contre la fraude par croisement des données ( ciblage , analyse de donnée ou prédiction ) - Développement et maintenance de produits DATA réutilisables - Respect des normes et bonnes pratiques au sein de l'équipe