Job position Chef de Projet BI / Data — Coordinateur technique
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Chef de Projet BI / Data technique confirmé (5-8 ans) recruté pour piloter des projets data de bout en bout sur une stack Informatica/ETL + Microsoft Fabric/Power BI, en environnement multi-métiers. Crédible techniquement pour challenger les équipes ETL et les architectes data, capable de vulgariser les enjeux décisionnels face aux métiers, et à l'aise avec les flux EDI comme sources de données entrantes.
Profil attendu : Technical Project Manager, ex-dev BI ou data engineer idéalement, SQL solide, anglais B2 opérationnel. Équivalence ETL acceptée si posture de leadership présente.
MISSIONS PRINCIPALES
Cadrage & Pilotage de Projets BI
Cadrer les besoins métier et les traduire en spécifications fonctionnelles et techniques
Piloter les projets de bout en bout : planning, budget, risques, dépendances, jalons — portefeuille multi-projets
Organiser et animer les comités projet, points d'avancement et arbitrages avec les sponsors
Gérer les recettes : scénarios de tests, coordination UAT avec les équipes métier, validation des livraisons
Challenge Technique & Contrôle Qualité
Challenger les choix d'architecture data et de modélisation dimensionnelle (étoile, flocon, grain de fait)
Contrôler la qualité des développements ETL : mappings, transformations, gestion des erreurs, performances
Utiliser SQL de façon autonome pour vérifier la qualité des données et challenger les modèles
Détecter et escalader les problèmes de performance, de cohérence ou de sécurité des données
Intégration EDI & Flux de Données Sources
Comprendre et superviser l'intégration des flux EDI (EDIFACT, X12, IDOC SAP ou équivalents) comme sources entrantes dans la chaîne ETL
Identifier les problématiques de transformation et de qualité spécifiques aux données issues de flux inter-systèmes
Valider la cohérence des données issues de sources B2B externes avec les référentiels internes
Microsoft Fabric & Power BI
Piloter les développements Power BI : modélisation, DAX, publication, sécurité RLS, gouvernance
Accompagner la modernisation vers Microsoft Fabric : lakehouses, dataflows Gen2, pipelines
Valider la cohérence entre la couche restitution et les couches data en dessous
Qualité des Données & Gouvernance
Intégrer les enjeux de qualité des données dans les projets : contrôles, indicateurs, remédiation
Définir et faire respecter les référentiels communs entre domaines métier
Gérer les conflits de définition entre métiers (indicateurs divergents, règles contradictoires)
Candidate profile
PROFIL RECHERCHÉ
5 à 8 ans, dont 3 à 5 ans en pilotage de projets BI/Data — pas juste de la participation
Une expérience en développement BI ou data engineering en début de carrière est un signal fort — crédibilité technique naturelle
Expérience en environnement grand compte multi-entités avec sources de données multiples
Exposition aux flux EDI ou aux intégrations B2B inter-systèmes : compréhension de la logique de transformation
Anglais B2 opérationnel — réunions techniques et documentation en contexte international
Leader technique : challenge les équipes ETL et les architectes data par la compétence, pas par le titre
COMPÉTENCES REQUISES
Must-have :
SQL — niveau solide : requêtes complexes, debug, validation de qualité de données et de règles de gestion
ETL / Informatica — compréhension fonctionnelle et technique : mappings, transformations, ordonnancement, performances. Équivalences : DataStage, Talend, SSIS, Ab Initio, Azure Data Factory
Architecture BI — couches source → staging → DWH → datamarts → restitution, modélisation dimensionnelle
Power BI — modélisation, DAX, publication, sécurité RLS
EDI — intégration des flux EDIFACT, X12, IDOC SAP dans la chaîne ETL et problématiques de qualité associées
Nice-to-have :
Microsoft Fabric — lakehouses, dataflows Gen2, pipelines, architecture medallion
Outils de qualité des données (Great Expectations, dbt tests, Informatica DQ)
Expérience de migration ou de modernisation data vers le cloud
Pilotage & Méthodologie :
Gestion de projet BI bout en bout : cadrage, planning, budget, risques, recette
Rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques
Gestion de portefeuille multi-projets avec priorisation
SOFT SKILLS CLÉS
Leadership technique : impose le cadre sans autoritarisme — convainc par la compétence
Vulgarisation : traduit un problème de modélisation ou de qualité de données en enjeu business pour un directeur
Coordination multi-équipes : gère les dépendances entre équipes data et métier, arbitre les priorités
Adaptabilité des registres : change de posture entre une réunion d'architecture et une réunion de cadrage métier
Rigueur sur la qualité : ne livre pas un dashboard sans avoir validé la chaîne de données en dessous
Autonomie organisationnelle : gère un portefeuille multi-projets sans micro-management
Working environment
CONTEXTE & OBJECTIF DU POSTE
Le client opère un environnement BI multi-métiers (finance, supply chain, RH, marketing) avec une stack centrée sur Informatica pour l'alimentation des données et Microsoft Fabric/Power BI pour la restitution. Les projets couvrent la construction de nouveaux datamarts, l'évolution des pipelines existants et la modernisation vers Microsoft Fabric.
Le Chef de Projet BI recruté est l'interface entre les équipes data et les équipes métier. Il ne code pas en production — il structure, challenge, arbitre et garantit la cohérence d'ensemble. Sa crédibilité technique face aux développeurs ETL est aussi importante que sa capacité à vulgariser les enjeux décisionnels face à un directeur financier.
Note sur l'ETL : le client accepte les équivalences fonctionnelles. Un profil n'ayant pas fait exactement Informatica est recevable si la posture de leadership technique est là (DataStage, Talend, SSIS, Ab Initio, Azure Data Factory). Microsoft Fabric peut être en cours d'apprentissage si Power BI est solide.
Trois enjeux concrets :
Piloter des projets BI de bout en bout avec suffisamment de profondeur technique pour détecter les problèmes sans attendre que les équipes les remontent
Être l'interlocuteur crédible des métiers sur des domaines hétérogènes — changer de registre selon l'audience
Intégrer la dimension EDI dans la chaîne de données — comprendre comment les flux inter-systèmes entrent dans le datawarehouse
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