Mission freelance Data Steward

Dans le cadre de la structuration et de la gouvernance des données au sein d’un système d’information complexe et fortement interconnecté, nous recherchons un Data Steward.
Le Data Steward joue un rôle clé dans la qualité, la fiabilité et la bonne utilisation des données au sein de l’organisation.

Il agit en interface entre les équipes métiers, les équipes IT et les data owners afin de garantir la cohérence, la traçabilité et la conformité des données tout au long de leur cycle de vie.

• Définir, formaliser et maintenir les règles de gestion des données

• Mettre en place et suivre les indicateurs de qualité (complétude, unicité, cohérence, fraîcheur)

• Identifier, analyser et corriger les anomalies de données

• Participer à la mise en place de processus de Master Data Management (MDM)

• Assurer le suivi des référentiels de données et des données de référence

• Contribuer à la définition des modèles de données conceptuels et logiques

• Participer à la structuration des dictionnaires de données et catalogues

• Garantir l’uniformisation des définitions entre les systèmes

• Collaborer avec les Data Architects et Data Owners sur la définition des objets métier

• Suivre les flux de données issus des systèmes sources (API, ETL, ESB, streaming)

• Contrôler la qualité des données injectées dans les plateformes analytiques

• Participer à la mise en place de contrôles automatisés (data quality checks, profiling, dédoublonnage)

• Contribuer au monitoring des flux et à la détection d’anomalies

• Accompagner les utilisateurs métiers dans la compréhension et l’usage des données

• Garantir la bonne utilisation des référentiels dans les outils opérationnels et décisionnels

• Participer à la diffusion d’une culture data au sein des équipes

• API REST / SOAP

• ETL (type Azure Data Factory ou équivalent)

• ESB / Message Broker (Kafka ou équivalent)

• Bases de données relationnelles (PostgreSQL, SQL Server, MySQL)

• Bases NoSQL (MongoDB)

• Environnements Cloud (Azure principalement, éventuellement AWS ou GCP)

• Data Warehouse / Data Lake

• Solutions de gouvernance et catalogage de données

• Outils de visualisation (Power BI, équivalent)

• SQL avancé pour analyse et contrôle qualité

• Outils de monitoring des flux et de data quality