Le poste Expert Modélisation de données
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Pour le compte d'un client ( Entreprise spécialisée dans la distribution numérique de musique), nous recherchons un Expert Modélisation de Données.
Missions :Concevoir, documenter et maintenir les modèles de données conceptuels, logiques et physiques, afin d’assurer une représentation claire, normalisée et partagée des informations au sein du système d’information.
Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données à travers les différents environnements (bases de données, data warehouse, data lake, applications métiers).
Favoriser la collaboration et l’alignement entre les équipes Data, Tech et Business, en traduisant les besoins fonctionnels en modèles techniques robustes et évolutifs.
Promouvoir et diffuser les bonnes pratiques de gouvernance et de documentation des données, en veillant au respect des standards de nommage, de normalisation et de gestion des métadonnées.
Contribuer à la mise en œuvre des politiques de Data Governance (catalogage, Data Lineage, dictionnaire de données, etc.) et participer activement aux projets de transformation data-driven.
Collaborer avec les Data Engineers, les Data Stewards et les Architectes de données pour garantir la cohérence des flux et l’intégrité du modèle global.
Profil recherché
Minimum 5 ans d'expérience en gestion ou gouvernance des données
Expérience en transformation des données complexes en informations claires et exploitables.
Solide maîtrise des méthodologies de modélisation (Merise, UML, Modèle dimensionnel, Data Vault, etc.).
Bonne connaissance des SGBD relationnels et cloud (Oracle, SQL Server, PostgreSQL, Snowflake, BigQuery…).
Connaissance des outils de modélisation tels que PowerDesigner, Erwin Data Modeler ou Sparx EA.
Familiarité avec les principes de Data Governance, MDM et Data Cataloging.
Environnement de travail
Expert Modélisation de Données pour une entreprise spécialisée dans la distribution numérique de musique .
Vos missions :
Concevoir et maintenir des modèles de données conceptuels, logiques et physiques.
Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données.
Favoriser la collaboration entre les équipes Data, Tech et Business.
Promouvoir les bonnes pratiques en matière de gouvernance et de documentation des données.
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