Recrutement Akkodis

Consultant Data et Bi H/F - Akkodis

  • Toulouse - 31
  • CDI
  • Akkodis
Publié le 15 décembre 2025
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Les missions du poste

Akkodis, est un acteur mondial de l'ingénierie et de l'IT et un leader dans la smart industrie. Nous accompagnons la transformation digitale de nos clients à travers quatre services : Consulting, Solutions, Talent et Academy. Nous co-créons et imaginons des solutions de pointe pour répondre aux défis majeurs de notre société.

Présents dans 30 pays, nos 50 000 experts en IT et en ingénierie allient expertise technologique et connaissance sectorielle pour bâtir un avenir durable, portés par une culture d'inclusion et de diversité.



Akkodis en France, ce sont près de 9.000 experts répartis sur l'ensemble du territoire, des collaborateurs partageant des valeurs fortes d'honnêteté, de respect, d'équité et d'inclusion. Notre engagement : leur permettre au quotidien d'être eux-mêmes au travail, et acteurs de leur vie et de leur développement au sein d'Akkodis.



Akkodis est une entreprise handi-engagée et inclusive. Tous nos postes sont ouverts aux handicaps et à la diversité. Tous différents, tous compétents !



Akkodis est la marque technologique de The Adecco GroupLa ligne de service Consulting & Solutions d'Akkodis France renforce ses équipes en région Occitanie et recrute un Consultant Data et BI H/F en CDI à Toulouse. Cette opportunité s'inscrit dans le secteur automobile et aéronautique, avec une activité centrée sur l'ingénierie des données et l'optimisation des systèmes d'information décisionnels. Vous interviendrez en tant que Tech Lead Data, spécialisé(e) dans l'acquisition, la modélisation et l'analyse prédictive sur des environnements à forte volumétrie et à haute exigence technique.



Responsabilités principales :

Concevoir et développer des pipelines de données robustes et évolutifs, notamment sur Skywise

Assurer l'intégration, la transformation et la préparation des données issues de sources variées.

Analyser et définir les caractéristiques des données pour élaborer des modèles prédictifs de pannes d'équipements.

Tester et évaluer des algorithmes de machine learning supervisé

Collaborer avec les équipes BI pour optimiser la qualité, la disponibilité et la sécurité des données.

Mettre en place des solutions de stockage, de gestion et de monitoring des performances des systèmes de traitement des données, notamment sur Apache Spark et les environnements cloud (AWS, Azure, GCP).

Documenter les processus et assurer la maintenance et le réentrainement des modèles en production.



Environnement de travail :

Vous évoluerez au sein d'une équipe pluridisciplinaire, en interaction étroite avec les experts BI, data scientists et métiers, dans un contexte agile et orienté projet. La mission s'appuie sur des technologies avancées (Python, JavaScript, Skywise, Apache Spark) et implique une forte collaboration inter-équipes pour répondre aux enjeux de data engineering et d'intelligence artificielle du secteur aéronautique et automobile. L'environnement encourage l'innovation, la veille technologique et le partage de connaissances.

Le profil recherché

Diplômé(e) d'un Master ou équivalent en informatique, data science ou ingénierie, vous justifiez de 5 à 10 ans d'expérience sur des fonctions similaires, idéalement dans les secteurs automobile ou aéronautique. Vous avez une expertise avérée en data engineering, BI et modélisation prédictive, avec une maîtrise des langages SQL, Python, Scala et JavaScript, ainsi que des outils ETL, Apache Spark et plateformes cloud. La connaissance de Skywise et TSAS est fortement appréciée. Vous possédez des compétences en gestion de projet agile, analyse métier, data quality et visualisation BI (Power BI, Tableau). Une expérience en management technique ou lead d'équipe est requise. Un sens de l'analyse, de la communication et de la rigueur technique sont essentiels pour réussir dans ce poste.

Akkodis accompagne ses clients dans la mondialisation de leurs projets, aussi un anglais courant est requis pour l'ensemble de nos collaborateurs.

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