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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.

Missions : Développer et maintenir des produits data avec des contrats clairement définis. Concevoir et maintenir des pipelines de données batch et event‑based. Construire des pipelines Polars hautement performants. Supporter et optimiser des workflows à grande échelle sur Databricks. Mettre en place des processus robustes d'ingestion, de transformation et de validation des données, en visant performance, scalabilité et résilience. Garantir une haute qualité de données grâce à des validations et des tests automatisés. Gérer les composants de stockage et data lake de Azure Cloud conformément aux standards internes. Contribuer à l'automatisation CI/CD GitLab et assurer une haute qualité du code Python produit. Compétences : Forte expertise en Python (clean architecture, performance, tests). Expérience dans la création de data pipelines en Python. Expérience avec des bibliothèques de traitement de données : Polars, Pandas, Databricks, DBT, etc. Maîtrise d'outils d'orchestration de workflows : Prefect, Airflow, Dagster… Solide compréhension du data modeling et du design de schémas. Connaissance des bonnes pratiques d'ingénierie logicielle : CI/CD, code review, tests automatisés… Soft skills : Excellentes compétences en résolution de problèmes, autonomie, envie d'apprendre. Forte attention portée à la qualité et à la fiabilité des données. Aisance dans des environnements d'ingénierie collaboratifs. Capacité à documenter et communiquer clairement des concepts techniques. Les compétences techniques priment sur le nombre d'années d'expérience. 2J TT/semaine Compétences techniques requises : Python Azure Databricks CICD Pandas GitLab

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Lead pilote la gouvernance de l’intelligence artificielle et garantit la conformité, la sécurité, l’éthique et la maîtrise des risques des systèmes IA. Encadrement Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure : Analyste Responsible AI & Traçabilité Responsable Contrôles & Tests IA (QA IA) AI Policy Manager Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Lead est garant(e) de la gouvernance globale des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que les cas d’usage respectent les exigences réglementaires et internes (notamment en matière de conformité, d’éthique, de sécurité et de gestion des risques), tout au long de leur cycle de vie, du cadrage au run. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Définir et déployer la politique d’usage de l’IA Structurer le cadre de gouvernance (standards, processus, rôles) Classifier les cas d’usage selon leur niveau de risque Définir les exigences de documentation, traçabilité et versioning 2. Gestion des risques IA Conduire les analyses de risques par cas d’usage Classifier les systèmes selon leur criticité (faible, limité, élevé) Définir les contrôles adaptés (tests, supervision, documentation) Coordonner les validations avec les fonctions conformité (juridique, DPO, sécurité) 3. Contrôles et tests IA Définir les stratégies de tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive des modèles Fixer les critères de validation (go / no-go) Superviser les campagnes de tests IA 4. Documentation et audit Piloter la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir un registre des cas d’usage IA Organiser les audits internes et externes Suivre les plans de remédiation 5. Supervision en production Définir les exigences de monitoring (logs, incidents, dérives) Suivre la performance et la fiabilité des systèmes IA Mettre en place des revues périodiques Piloter la gestion des incidents IA 6. Pilotage des coûts (FinOps IA) Définir les règles de consommation (quotas, garde-fous) Suivre les coûts et l’efficience des solutions IA Recommander des optimisations 7. Diffusion des bonnes pratiques Déployer la charte éthique IA Sensibiliser et former les équipes aux enjeux de l’IA responsable Accompagner les équipes projets dans l’application des standards Promouvoir une culture de l’IA responsable à l’échelle de l’organisation

Le consultant interviendra sur des projets de construction et d’industrialisation de pipelines data, de mise à disposition de la donnée et de développement d’outils de visualisation. Data Engineering Pyspark SQL (niveau avancé) Dremio Azure Azure Data Factory Azure Data Lake Azure DevOps (CI/CD, versioning) Dashboarding Power BI (modélisation, DAX, optimisation) Profil recherché 3 à 5 ans d’expérience en tant que Data Engineer Maîtrise des environnements cloud Azure Connaissance solide du traitement et de la transformation de données Aisance dans un environnement agile Capacité à travailler en autonomie et à collaborer avec des équipes Data & Métier

Contexte de la mission Cette équipe est responsable de la conception, du déploiement et de la maintenance d'une plateforme data cloud utilisée à l’échelle du groupe. Cette plateforme doit répondre à des enjeux majeurs tels que : la scalabilité la gouvernance la sécurité la performance Actuellement, l’environnement est principalement orienté vers Azure, avec une interopérabilité multi-cloud envisageable. Objectifs et livrables Infrastructure & Cloud (Azure) Développement et maintenance d’infrastructures en utilisant Terraform, Bicep et ARM Déploiement et gestion des ressources Azure : Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2) Azure Storage (Blob) Azure Virtual Network, NSG, Private Endpoints Gestion des environnements cloud (DEV, TEST, PROD) Data Platform Administration et exploitation d’un Data Lake Azure Gestion des accès, de la gouvernance et de la sécurité des données : Azure AD / RBAC Politiques / Purview pour la gouvernance data Optimisation des performances et des coûts CI/CD & Automatisation Conception et maintenance de pipelines CI/CD avec Azure DevOps et GitHub Actions Automatisation des déploiements (infrastructure, données et services) Développement & APIs Création de microservices en Python Développement de REST APIs et architectures événementielles Intégration avec les services Azure tels que Functions et Event Hub Containers & Orchestration Déploiement de services containerisés via : Azure Kubernetes Service (AKS) Azure Container Apps / Azure Container Instances Monitoring & Fiabilité Mise en place de solutions de supervision telles que Azure Monitor, Log Analytics et Application Insights Suivi de la performance et de la disponibilité des services Collaboration Rédaction de documentation technique Interaction avec les équipes data, développement et métier Participation aux cérémonies Agile

Le ou la Data Engineer sera intégré(e à l'équipe produit TOPASE NLS et aura pour principales missions de : µ ● Conception, Développement et Optimisation de Pipelines de Données sur GCP : ○ Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants de collecte, transformation et chargement de données à partir de diverses sources (Oracle, fichiers, APIs, etc.) vers BigQuery et d'autres destinations. ○ Utiliser et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) pour construire des architectures de données scalables et fiables. ○ Assurer l'automatisation des traitements, la gestion des dépendances et l'ordonnancement des jobs de données. ○ Optimiser les performances des pipelines et la consommation des ressources GCP.

Lead Data Architect Senior – Supply Chain Analytics Lieu : Massy (91) – Hybride (2 jours sur site / semaine) Durée : ASAP jusqu’au 31/12/2026 TJM : 400 € 🎯 Le Rôle : Pivot Stratégique & Technique Au cœur de l’ Analytics Factory , véritable moteur de la transformation numérique du groupe, vous rejoignez l’équipe Data Translation Supply Chain . Votre mission est cruciale : être le trait d’union entre les enjeux métier de la Supply Chain (prévisions de ventes, optimisation des flux, planification entrepôts) et l'excellence technique des équipes Data (Scientists, Engineers, Gouvernance). Vous ne vous contentez pas d'analyser ; vous guidez les décisions stratégiques du nouveau Directeur de la Supply Chain. Vos principales responsabilités : Data Translation : Traduire les problématiques business complexes en solutions analytiques concrètes. Analyse & Modélisation : Piloter des analyses approfondies nécessitant une forte agilité et un esprit critique pour challenger les demandes métier. Restitution de haut vol : Assurer la communication et la vulgarisation des résultats auprès du Top Management. Amélioration Continue : Évaluer la qualité du code, optimiser les solutions existantes et garantir le respect des standards élevés du groupe. 🛠 Environnement Technique & Expertises Nous recherchons un profil capable de manipuler de larges volumétries de données avec une aisance absolue. Maîtrise incontournable : SQL (BigQuery), outils de Datavisualisation (Tableau, Google Looker Studio). Les "Plus" : Maîtrise de Python et GitLab . Data Science : Solide compréhension des principes de modélisation pour interagir efficacement avec les Data Scientists. Infrastructure : Expertise en Architecture de données et environnement Google Cloud Platform (GCP) . 🎓 Profil recherché Formation : Diplôme d’Ingénieur ou équivalent Bac+5 de haut niveau en Maths/Stats). Expérience : +7 ans d’expérience en Data, dont au moins 2 ans dans le secteur du Retail (ou conseil spécialisé) et 2 ans spécifiquement sur des sujets Supply Chain . Soft Skills : * Posture "Top Management" : excellente communication orale et écrite. Capacité de vulgarisation de sujets complexes. Rigueur, autonomie et proactivité. 💻 Cadre de travail & Moyens Équipement : Laptop professionnel haut de gamme (i7/Ryzen 7, 16 Go RAM, SSD) fourni. IA Générative : Accès aux solutions d'IA sécurisées internes du groupe (usage d'IA externes proscrit pour garantir la sécurité des données). Culture : Intégration dans une équipe agile, mature et experte, favorisant l'apprentissage continu.

Nous recherchons, pour l'un de nos Clients basés sur Monaco, un Développeur Full Stack H/F. VOTRE MISSION : Notre Client recherche un Développeur Full Stack H/F capable d’intervenir sur l’ensemble de la chaîne applicative, de l’interface utilisateur jusqu’aux services backend, dans un environnement cloud natif et containerisé permettant de valoriser des volumes de données complexes. Il devra concevoir et développer des applications intégrant des interfaces utilisateurs modernes et réactives qui s'appuieront sur des API performantes et scalables pour des cas d'usage Data/IA. Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes data/IA pour proposer des solutions innovantes et performantes. Il participera également à l'optimisation des flux de travail de données (Data Pipelines Airflow) en collaboration avec l'équipe Data Engineering. Missions principales : Participer à l’analyse des besoins avec le chef de projet et les parties prenantes (UX/UI, métiers) Concevoir, développer et déployer des applications et chaînes de traitements autour de la Data et l'IA Rédiger et maintenir la documentation technique et fonctionnelle Réaliser les tests unitaires, d’intégration et fonctionnels Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD Collaborer étroitement avec les équipes Data & IA et plateforme Assurer le respect des critères qualité, délais, coûts et satisfaction utilisateur Participer aux revues de code et aux bonnes pratiques de développement Contribuer à l’amélioration continue des processus et outils de développement Veiller à la sécurité des applications et à la conformité des données personnelles

Au sein d’une équipe Agile , vous serez en charge de : 🔍 Analyse & cadrage Recueillir et analyser les besoins métiers Animer des ateliers avec les utilisateurs Rédiger les User Stories et contribuer au modèle de données / modèle d’entreprise Proposer des solutions fonctionnelles adaptées ⚙️ Conception & coordination Définir les solutions avec les développeurs Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du SI Collaborer avec les architectes et urbanistes SI 📝 Documentation Rédiger et maintenir les spécifications fonctionnelles Produire les supports de présentation et comptes rendus 🧪 Tests & qualité Rédiger les cahiers de tests Réaliser les recettes fonctionnelles Qualifier les anomalies (recette, préproduction, production) Suivre les corrections jusqu’à livraison 🤝 Suivi Agile Participer aux rituels Agile (Daily, démo, etc.) Contribuer à l’amélioration continue 📦 Livrables attendus User Stories Spécifications fonctionnelles Modélisations de données Cahiers de tests Comptes rendus d’ateliers Rapports d’anomalies et suivi de correction

Contexte de la mission Le programme vise à doter le reporting financier de capacités de pilotage et d'analyse de la marge, de prévisions financières, de gestion du budget et des opérations de clôture. La solution s'appuie sur une plateforme Data centralisée agrégeant les flux provenant des systèmes de facturation, de pricing et de sourcing d'énergie. Le programme est structuré autour de trois familles d'équipes : 3 équipes en charge de la visualisation des chiffres et de l'expérience utilisateurs Contrôle de Gestion 2 équipes Data en charge de l'ingestion, de la transformation et de la qualité des données Une équipe Plateforme assurant la maintenance du socle technique, l'orchestration des traitements et leur monitoring La solution est aujourd'hui incomplètement industrialisée et un plan d'action visant à finaliser la mise en place des flux, à sécuriser les données, à consolider l'approche transverse bout-en-bout du programme et à assister les équipes dans leurs pratiques agiles est en cours. Le Delivery Manager est le pilote de ce Plan d'action en étroite collaboration avec la Direction de Programme Métier et les Data Providers.

*** Data Manager – Hybride – Lyon *** RED Global est à la recherche d’un Data Manager pour venir rejoindre les équipes de l’un de nos clients dans le cadre de leurs projets en cours. Profil recherché: 8-10 ans d’expérience en tant que Responsable Data/ Data Manager Capacité à manager des équipes et différentes plateformes. Management Opérationnel Excellentes compétences de communication Détails de la mission: Démarrage : ASAP Localisation : Hybride – Lyon – 2/3 jours sur site par semaine Durée : contrat de 6 mois puis passage en CDI Langues : Français et Anglais obligatoire

ERP Data Lead – Transformation Industrielle & Core Model Data Je recherche un ERP Data Lead capable de piloter la structuration du modèle de données dans le cadre d’une migration ERP majeure au sein d’un groupe industriel. Ce n’est pas un rôle de BA classique. C’est un rôle transverse, stratégique, au croisement de la planification industrielle, des référentiels ERP et de la gouvernance Data. Contexte L’entreprise prépare une transformation ERP structurante. Objectif : identifier les points de blocage organisationnels et data afin d’unifier le core model Data, harmoniser les référentiels et améliorer durablement la qualité des données. Mission longue, structurante, avec impact direct sur l’organisation. Expertise métier indispensable • Planification industrielle • S&OP • IBP • MPS / MRP • Compréhension fine des flux industriels Le consultant doit maîtriser les fondamentaux terrain : • Bill of Material (BOM) • Work Orders • Logique de nomenclature, ordonnancement, planification Il doit parler le langage métier, pas seulement IT. Dimension Data attendue • MDM • Data Quality • Data Catalogue • Harmonisation des référentiels ERP • Structuration du core model Rôle • Identifier les blocages organisationnels liés aux données • Analyser les impacts métier de la migration ERP • Structurer et unifier le modèle de données cible • Améliorer la qualité et l’usage des données industrielles • Faire le lien entre métiers, IT et équipes Data Informations mission • Localisation : Yvelines (78) • Télétravail : 2 jours par semaine • Durée : 2 à 3 ans • Démarrage : dans les 3 mois • Anglais technique minimum • Contrat : Freelance On cherche un profil capable de comprendre que dans l’industrie, une mauvaise donnée ERP n’est pas un détail, c’est un risque opérationnel. Contact

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data, nous recherchons un Consultant Azure Data Factory pour intervenir sur des projets décisionnels dans un environnement Microsoft Azure . Vous aurez pour missions : Au sein de l’équipe Data et en collaboration avec le chef de projet, vous interviendrez sur les activités suivantes : Créer et optimiser des bases de données (SQL Server principalement). Prendre en charge les développements de scripts SQL/Procédures. Prendre en charge les développements des pipelines Azure Data Factory. Participer à la mise en place de bonnes pratiques (CI/CD, DevOps Data, Data Quality). Être force de propositions sur les optimisations de traitement Rédaction de la documentation (spécifications techniques), recettes. Gestion du code source via Microsoft Devops et déploiement CI/CD. Préparation des livrables pour les mises en production

Contexte de la mission Le projet est réalisé pour le compte d’un client resté anonyme, permettant de préserver la confidentialité de ses activités et de ses données stratégiques. La mission s’inscrit dans un environnement où l’analyse précise des données joue un rôle clé pour orienter la prise de décision et optimiser les processus internes. Le candidat doit disposer d’une expérience professionnelle comprise entre 2 et 5 ans, ce qui garantit une maîtrise suffisante des techniques d’analyse tout en étant capable de s’adapter rapidement aux spécificités du projet. Objectifs et livrables Collecte de données : Recueillir des données provenant de diverses sources, telles que bases de données internes, fichiers Excel, API tierces ou autres systèmes d’information. Assurer la qualité et l’intégrité des données dès la phase de collecte pour faciliter leur utilisation ultérieure. Visualisation et analyse : Développer des tableaux de bord interactifs et des visualisations dynamiques à l’aide d’outils comme Power BI, Tableau ou QlikView. Effectuer des analyses exploratoires pour détecter des tendances, anomalies ou opportunités spécifiques, conformément aux enjeux fixés par l’entreprise. Extraction et structuration des données : Mettre en œuvre des techniques avancées de traitement de données pour extraire des informations pertinentes. Organiser ces données sous des formats structurés, tels que des bases de données relationnelles ou des modèles multidimensionnels, en utilisant des langages comme SQL ou Python. Construction de modèles et rapports : Développer des modèles analytiques robustes, notamment des modèles prédictifs ou descriptifs, adaptés aux besoins métiers. Produire des rapports standardisés et des outils autonomes destinés à une communauté d’utilisateurs élargie, facilitant la prise de décision collective. Ce projet exige une communication fluide avec les parties prenantes, une capacité à documenter clairement le processus de traitement des données, ainsi qu’une vigilance constante pour garantir la pertinence et la qualité des livrables, dans le respect des délais impartis.

Hello, Voici le descriptif du poste pour avancer ensemble si tu es en recherche actuellement d'une mission de data scientist: Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de scoring et participer à la performance Développer et intégrer des solutions IA en production (API temps réel, personnalisation, scoring) avec les équipes métiers Participer à la mise en place d’architectures MLOps (CI/CD, pipelines...) Prototyper et industrialiser des solutions d’ IA générative Évaluer et améliorer les performances des modèles et agents