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Votre mission : En tant que Consultant Data Catalog spécialisé Collibra, vous accompagnerez nos clients dans la structuration, l’opérationnalisation et la gouvernance de leur Data Catalog. Vous interviendrez sur des projets stratégiques visant à renforcer la maîtrise, la qualité et la valorisation des données, en vous appuyant sur les capacités avancées de Collibra Data Intelligence Platform. Votre rôle sera clé pour aider les organisations à déployer un Data Catalog robuste, gouverné, adopté et aligné avec les enjeux Data & IA Concrètement, vous allez : 1. Structurer & Opérationnaliser le Data Catalog · Définir la stratégie Data Catalog et accompagner les clients dans leur transformation Data Governance. · Paramétrer Collibra : communautés, domaines, rôles, workflows, policies, règles de qualité, operating model. · Concevoir et adapter le métamodèle Collibra : Data Domains, Data Sets, Data Elements, Data Owners, Stewards, modèles IA, indicateurs de qualité… · Mettre en place les connecteurs d’ingestion (Collibra Connect, Collibra Data Quality, ingestion automatisée). · Modéliser les objets métiers et assurer leur documentation dans Collibra. · Déployer les workflows de gouvernance (validation, certification, demandes d’accès, gestion des changements). 2. Assurer la valorisation & l’adoption du Data Catalog · Définir et déployer les cadres de Data & AI Governance. · Structurer les Data Domains, Data Objects, Data Contracts, glossaires métier et usages IA. · Accompagner les Data Owners, Stewards et équipes IT dans la prise en main de Collibra. · Concevoir des parcours d’acculturation : formations, vidéos, kits, communautés Data, webinaires. · Promouvoir les bonnes pratiques d’usage et faire évoluer la culture Data. Votre futur environnement de travail : · Data Catalog : Collibra (Data Governance, Data Quality, Lineage, Workflow, Operating Model). · Outils de documentation & IA Responsable : Model Cards, risk matrices, AI Act traceability. · Outils collaboratifs : Notion, Miro.

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Expert Data / IA – Prévision des ventes pour l'un de nos clients. Vous interviendrez sur un projet stratégique sur site à proximité d'Arras ou en full remote. À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Analyser les mécanismes actuels de prévision des ventes et les sources de données existantes ; - Évaluer la qualité, la structure et la fiabilité des données (ERP, historiques, tables métiers) ; - Identifier les variables clés influençant les ventes (saisonnalité, contraintes logistiques, etc.) ; - Concevoir et développer des modèles de prévision (statistiques et machine learning) ; - Tester, comparer et optimiser les modèles en fonction des spécificités métiers ; - Industrialiser les modèles (automatisation, intégration SI, pipelines data) ; - Structurer les flux de données et garantir la robustesse des solutions ; - Mettre à disposition des outils de restitution et faciliter leur adoption par les équipes métiers ; - Accompagner les équipes et proposer des axes d'amélioration à fort impact business.

🚀 Et si votre prochain projet en Data & IA donnait un vrai sens à votre carrière ? Chez K-LAGAN , nous accompagnons les talents sur des projets innovants où la Data et l’Intelligence Artificielle sont au cœur de la transformation des entreprises. Aujourd’hui, nous recherchons un·e Data Scientist – IA (F/H) pour rejoindre l’un de nos clients dans un environnement stimulant et orienté innovation. 🔍 Contexte Vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée, visant à exploiter la donnée pour améliorer la prise de décision, automatiser des processus et développer des modèles prédictifs . Vous évoluerez au sein d’équipes pluridisciplinaires dans un environnement agile. 🎯 Missions Concevoir, développer et déployer des modèles de Machine Learning / IA Analyser et exploiter des volumes de données complexes Participer à la définition des cas d’usage Data & IA Mettre en production les modèles et suivre leur performance Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et métiers Assurer la qualité, la robustesse et la fiabilité des modèles Contribuer à l’ amélioration continue des solutions IA

Objectifs et livrables Key Responsibilities Platform Build and Delivery (Core Responsibility) Responsibilities Design and implement the Self-Service Data platform architecture Define platform capabilities (data products, pipelines, governance, observability, self-service access) Define and enforce technical standards and architecture patterns Ensure scalability, performance, and security Make hands-on technical decisions and solution validation Expected Deliverables Architecture decision records (ADR) Reference architecture patterns and reusable templates Platform capability roadmap Platform technical standards Cloud Architecture and Infrastructure Responsibilities Drive the Design and operate cloud and hybrid architecture with the Group Data Architect Coordindate with the Group Data Delivery Team the implementation on Amazon Web Services and Microsoft Azure Lead the Integration of on-premise systems Lead the Implemention of automation and infrastructure as code Ensure security and compliance requirements Expected Deliverables Cloud architecture blueprint (with the help of the Group Data Architect) Security and access management framework Delivery and Execution Management Responsibilities Own platform delivery lifecycle Define backlog and prioritization process Manage releases and production deployment Track performance and reliability Manage risks and technical issues Expected Deliverables Platform roadmap (short / mid / long term) Product backlog and prioritization framework Release plan and version management process Delivery tracking dashboards Platform SLA / reliability metrics Deployment and Domain Adoption Responsibilities Deploy platform across business domains Enable domain teams to build data products Deploy Data Mesh operating model Support onboarding and adoption Resolve operational adoption challenges Expected Deliverables Domain onboarding framework and process Data product lifecycle guidelines Domain enablement playbooks Adoption and usage metrics Training materials and onboarding documentation Product Management (Usage-Driven) & Continuous improvement Responsibilities Capture user needs and platform requirements Define product vision and roadmap Measure usage and value delivery Improve developer and user experience Expected Deliverables Product vision and value proposition Platform KPIs and adoption metrics User feedback loops and improvement backlog Platform enhancement roadmap Documentation, Standardization & Governance Responsibilities Document platform capabilities and processes Ensure compliance with group Federated Computational Data Governance Expected Deliverables Platform documentation repository Technical standards and implementation guidelines Governance and compliance framework Best practice playbooks Operational Communication and Executive Reporting Responsibilities Communicate platform progress and impact Provide executive-level reporting Manage stakeholder alignment Expected Deliverables Executive Project Dashboard Platform performance dashboards Steering committee presentations Decisions, Risks and issues tracking Internal Promotion and Evangelization Responsibilities Promote platform value across the organization Support internal adoption initiatives Build platform community Expected Deliverables Internal platform communication materials Adoption strategy and rollout plan Platform demos and use case portfolio Required Experience Minimum 15 years of experience in data platform, data engineering, or architecture Proven experience building and delivering production-grade data platforms Strong experience in hands-on technical delivery and implementation Experience in platform engineering or advanced data engineering Experience in large-scale enterprise or multi-entity environments Practical experience with Data Mesh mandatory. Technical Skills Architecture & Engineering Distributed data architecture Distributed systems design Infrastructure as code DevOps / DataOps / CI/CD practices Performance and scalability engineering Cloud & Infrastructure Advanced expertise in AWS and Azure Hybrid and on-premise architectures Cloud security and governance Data Platform Data products and data lifecycle management Data pipelines and orchestration Metadata and catalog management Data governance frameworks Data observability Product & Delivery Product mindset applied to technical platforms Roadmap and backlog management Agile delivery methodologies Value-driven development Critical Soft Skills Strong technical and operational leadership Execution and delivery mindset Ability to operate hands-on in complex environments Excellent cross-functional communication Strong ownership and accountability Problem-solving and pragmatic decision-making Ability to influence without direct authority Strategic thinking with operational focus Stakeholder management at executive and operational levels Fluent English (mandatory — written and spoken) Success Metrics Platform successfully delivered and operational in production Adoption across business domain Number and quality of deployed data products Platform reliability and performance User satisfaction and platform usage Reduced time-to-market for data use cases

Contexte Accompagner l’équipe Product Management dans l’alignement de la stratégie produit avec les OKR produit Coacher les équipes pour identifier les problèmes utilisateurs et formuler des hypothèses afin d’atteindre les objectifs Insuffler une culture de l’expérimentation en apportant outils et savoir-faire Passer d’une roadmap orientée fonctionnalités à une roadmap orientée valeur et résultats en : Aidant à définir un modèle clair de gouvernance/ownership de la roadmap produit Accompagnant les Product Managers pour répondre de manière constructive aux demandes des parties prenantes Instaurant une culture data-driven avec des indicateurs clairs (ARPU, conversion, rétention) Renforcer la stratégie de monétisation et l’impact business Accompagner les équipes dans l’adoption de pratiques produit modernes (discovery, priorisation, expérimentation)