Job position Data engineer
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La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté Data Quality & Data Governance auprès d’un acteur international du secteur bancaire. Le consultant contribuera à la structuration et à l’industrialisation d’un Data Quality Framework transverse couvrant plusieurs entités internationales. L’objectif est de renforcer les dispositifs existants de qualité des données, actuellement basés sur des tests techniques, afin de mettre en place un framework structuré couvrant les dimensions de qualité, les besoins métiers et les exigences d’audit. La mission inclut la définition de KPIs centraux cross-entités, la mise en place de data contracts sur les différentes couches de l’architecture médaillon, le développement de contrôles métier auditables, l’évaluation d’outils de monitoring Data Quality, l’intégration de quality gates dans les pipelines CI/CD, ainsi que l’exploration de solutions IA appliquées à la qualité des données.
Candidate profile
Le profil recherché est un Data Engineer Senior disposant d’une expertise forte en Data Quality, Data Governance et industrialisation de frameworks DQ. Une expérience préalable de migration ou de mise en place d’un framework de Data Quality est impérative, tout comme une capacité à prendre le lead auprès d’équipes Data pour les faire monter en compétences. Le consultant devra maîtriser les concepts de data contracts, scoring qualité, dimensions DAMA, KPIs DQ, auditabilité et gouvernance des règles. Une expertise avancée sur DBT, Elementary, Snowflake, SQL, Airflow, Python, Git et CI/CD est attendue. Des connaissances sur Collibra, Great Expectations, Soda, Snowflake Cortex, Dataiku, Open Data Contract Standard, Power BI, ainsi que les exigences réglementaires bancaires comme BCBS 239 ou DORA seraient fortement appréciées. L’anglais est requis à partir d’un niveau B2.
Working environment
La mission s’inscrit dans un environnement Data international, bancaire et réglementé, avec une architecture médaillon reposant notamment sur Snowflake, DBT, Apache Airflow, AWS, Collibra, Elementary, Power BI et des outils CI/CD. La stack est fortement code-centric, avec une logique d’industrialisation via Git, DBT, Airflow, Python et quality gates. Le consultant interviendra sur plusieurs phases : cadrage du framework, benchmark des outils DQ, définition des KPIs centraux, déploiement des data contracts, mise en place de dashboards cross-entités, industrialisation des contrôles métier, documentation et transfert de compétences. La mission est en full remote, avec une présence sur site à prévoir environ 1 jour par mois, pour un démarrage souhaité dès que possible et une échéance projet fixée à fin 2026.
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