Vous aurez la responsabilité de structurer et piloter les travaux de Data Quality, en lien étroit avec les équipes Métiers, Data et IT. Vos principales interventions : Identifier avec les métiers les données manquantes et organiser leur sourcing ; Analyser les problématiques de qualité sur les données déjà disponibles ; Définir et suivre les plans de remédiation Data Quality ; Mettre en œuvre les contrôles nécessaires à la fiabilisation des données ; Définir et suivre les KPI de qualité des données et tableaux de bord associés ; Animer les échanges entre les équipes Métiers, Data et IT ; Contribuer à la mise en conformité du dispositif avec les exigences BCBS 239.
ContexteLe bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurer une mission de Data Quality Manager / Analyst (IT & CMDB). MissionsGarantir la fiabilité, la précision et la conformité des données IT (notamment la CMDB et le MDM). Piloter le cycle complet de la qualité des données : du design du modèle de contrôle à la certification des "Golden Data", en passant par la mise en œuvre de plans de remédiation et l'alignement avec les standards du groupe. Objectifs clésIndustrialiser le contrôle qualité : définir et déployer le modèle opérationnel de contrôle et onboarder les différentes entités sur le Core Model Data Quality CMDB. Certifier les données : évaluer les données selon des critères stricts (précision, complétude, impact) pour attribuer le statut de "Données Certifiées". Assurer l'alignement et l'intégration : aligner le modèle CMDB avec le référentiel MDM IT et maintenir les interfaces d'alimentation du Datahub IT. Activités principalesGouvernance et design de la qualité Définir les critères de certification et le modèle opérationnel de contrôle. Mettre en place la comitologie, les rôles et responsabilités (Data Owners). Piloter les KPI et concevoir les dashboards de suivi pour la direction. Certification et remédiation Organiser et lancer les campagnes de certification (analyse d'impact, cas d'usage, kits de communication). Identifier les causes racines des anomalies de données. Définir, implémenter et suivre les plans de remédiation pour corriger les écarts. Intégration technique et maintien en condition opérationnelle (MCO) Analyser les écarts entre les modèles de données (CMDB vs MDM) et rédiger les spécifications fonctionnelles/techniques. Superviser le développement et le déploiement des interfaces d'intégration. Assurer le monitoring continu des flux et la qualité des données injectées dans la CMDB. Livrables attendusDocumentation : dossiers de gouvernance, process de certification, spécifications techniques et User Stories. Pilotage : roadmap des campagnes, comptes-rendus de comités, rapports de certification. Technique : dashboards de suivi des KPIs et interfaces d'intégration opérationnelles.
Notre client, acteur majeur du secteur de l'Assurance, recherche son futur Consultant Gouvernance Data & IA (H/F) dans le cadre du renforcement et de l'extension de son dispositif de gouvernance des données et de l'intelligence artificielle. Vous intervenez en autonomie au sein d'un programme stratégique piloté à l'échelle de l'entreprise, avec des enjeux forts autour de la conformité, de la valorisation du patrimoine informationnel et de l'encadrement des usages IA. Vos missions : Intégré aux équipes Data et Transformation, vous devrez : Finaliser et consolider le cadre de gouvernance de la donnée déjà engagé. Étendre la gouvernance au patrimoine informationnel de l'entreprise (SharePoint, espaces collaboratifs, référentiels documentaires, etc.). Animer les instances et processus de gouvernance Data & IA. Définir et suivre les indicateurs de qualité et de conformité des données. Accompagner les sujets liés au RGPD, à l'AI Act et aux exigences réglementaires du secteur financier. Réaliser des audits et recommandations autour de la qualité des données. Intervenir sur les outils de Data Quality, notamment VOKSE. Accompagner les métiers dans l'adoption des bonnes pratiques Data & IA. Les compétences techniques Gouvernance des données Gouvernance de l'Intelligence Artificielle Data Quality Management Outils de qualité de données et audit Data Expertise VOKSE indispensable RGPD et conformité réglementaire AI Act et encadrement des usages IA Gestion du patrimoine informationnel Mise en place de processus, contrôles et KPI de gouvernance
L'objet de cette consultation est une prestation de Data Steward sur le domaine Mesures et Relations Contractuelles 1. Superviser la qualité des données du domaine a. Créer des « Key Quality Indicators » (KQI) permettant de surveiller les données en travaillant avec les data quality manager dans notre outil de surveillance c. Prioriser et mettre en place un plan de remédiation pour les indicateurs critiques 2. Piloter les activités Data du domaine a. En lien avec le Data Owner, définir une roadmap sur les aspects catalogages et surveillance des données b. Suivre la roadmap, faire remonter les alertes, et procéder aux ajustements si nécessaire c. Présenter les avancées en comité trimestriel de Gouvernance des Données 3. Alimenter et mettre à jour le catalogue de données dans Collibra et le Modèle Objet Métier d. En lien avec les Data Owner des différents domaines, mettre à jour le catalogue métier dans Collibra (data domain, data concept, business rules, quality rules, statuts, etc) e. Enrichir le Modèle Objet métier dans Collibra f. En lien avec les équipes Data et SI, cartographier les données techniques et établir les lineage avec les concepts métier dans Collibra. 4. Evaluer l'impact Data des fonctionnalités et évolutions de la DCP (Data by Design) a. A travers la réalisation d'un Visa Data en phase de design/conception, évaluer l'impact qu'une nouvelle fonctionnalité ou une évolution aura sur les données et règles déjà en place dans les bases, les reporting, les applications, l'usage, etc. b. Le Visa Data est à construire en lien avec l'Epic Owner (ou chef de projet), l'urbaniste/architecte et le Data Owner du ou des domaines concernés.
Ingénieur Data Senior (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la valorisation, la gouvernance et l'industrialisation de la donnée. Vous évoluez dans un environnement exigeant où les enjeux de qualité, de conformité, de performance et de passage à l'échelle sont au cœur des initiatives Data. En tant qu'Ingénieur Data Senior, vous jouez un rôle clé dans la conception des architectures de données, l'industrialisation des pipelines et l'accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principalesPilotage et expertise DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Être le référent Data auprès des parties prenantes techniques et métiers. Accompagner les équipes dans la qualification des besoins et leur traduction en solutions techniques robustes. Participer aux choix d'architecture et aux orientations stratégiques Data. Conception et développementConcevoir, développer et optimiser des pipelines de données industrialisés. Garantir la performance, la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation et de qualité des données. Challenger les solutions proposées par les équipes Data Engineering et Analytics. Industrialisation & DataOpsDéfinir et appliquer les standards DataOps. Mettre en place les processus de CI/CD, monitoring, alerting et observabilité. Assurer le versionning, la traçabilité et l'automatisation des traitements. Concevoir des architectures modulaires favorisant la mutualisation et la réutilisation des composants existants. Piloter les déploiements en environnement de production. Gouvernance et conformitéGarantir le respect des normes de sécurité, des contraintes réglementaires et des politiques de gouvernance des données. Assurer la qualité des livrables avant leur mise en production. Participer à la mise en place du catalogage, de la gestion des métadonnées et du lignage de la donnée. Être l'interlocuteur privilégié des instances de validation et de contrôle. Accompagnement des équipesEncadrer et faire monter en compétence les profils juniors. Diffuser les bonnes pratiques Data Engineering et DataOps. Assurer un rôle de conseil et de pédagogie auprès des équipes métiers. Contribuer activement à la veille technologique et à l'amélioration continue des pratiques. Compétences comportementales recherchéesLeadership technique et capacité d'influence. Excellent relationnel et sens de la communication. Forte orientation résultats et qualité de service. Esprit d'analyse et de synthèse. Capacité à travailler dans des environnements complexes et multi-acteurs. Autonomie et prise d'initiative. Esprit d'équipe et sens du partage des connaissances. Curiosité technologique et culture de l'innovation. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesData EngineeringSolide expérience dans la conception et l'industrialisation de plateformes Data. Maîtrise des architectures Data modernes (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). Expertise dans la conception de pipelines ETL/ELT. Maîtrise des problématiques de qualité, gouvernance et traçabilité des données. Langages & DéveloppementPython (expert). SQL avancé. Connaissance des principes de développement logiciel et des bonnes pratiques d'ingénierie. Cloud & Plateformes DataBonne maîtrise d'au moins un environnement cloud majeur : AWS Azure Google Cloud Platform DataOps & DevOpsGit / GitLab / GitHub Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Orchestration de workflows (Airflow ou équivalent) Monitoring & Observabilité Bases de donnéesSGBD relationnels (PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL...) Bases NoSQL Solutions analytiques et moteurs de recherche Connaissances des technologies de catalogage et gouvernance des données Architecture & GouvernanceArchitecture orientée données. Data Modeling. Data Quality Management. Data Lineage. Gestion des métadonnées. Connaissance des cadres réglementaires liés à la donnée (RGPD, Data Act ou équivalents).
