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Mission freelance Consultant Data Management F/H

Saint-Denis (93)

SMARTPOINT

Publiée le 09/30/2026

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La mission : « Support Data Manager »

Le consultant épaule le Data Manager référent dans le pilotage du programme de gouvernance sur ses familles de données. Il sert d'interface avec les data owners, les data stewards et les référents SI. Ses missions principales :

Gouvernance fédérée : déployer le modèle et aider les métiers à s'approprier leurs rôles.

Politiques de données : les décliner par cas d'usage, en tenant compte des priorités métiers et du cadre réglementaire.

Connaissance du patrimoine data : classification, taxonomie, catalogage, cycle de vie.

Modélisation : construire le modèle objet d'entreprise et cartographier le lignage.

Qualité des données (DQM) : identifier les cas d'usage prioritaires, transformer les irritants en règles de qualité, mener les plans de remédiation, industrialiser le contrôle et le monitoring.

Conformité : coordonner les chantiers avec le Data Compliance Manager.

Socle technique : contribuer aux chantiers catalogue, qualité et modélisation.

Comité Opérationnel Data : le lancer, l'animer et assurer le reporting. Le profil recherché :

Consultant Data Management Obligatoire :

Recueil et analyse des irritants et des besoins, avec la capacité de les replacer dans une vision d'ensemble (niveau maîtrise)

Pilotage de projet SI (maîtrise)

Pilotage opérationnel : planning, ateliers, comptes-rendus, reporting (notion)

Esprit d'analyse et de synthèse, sens du service client, proactivité (maîtrise)

Très bonne expression écrite et orale en français, rigueur, autonomie (maîtrise) Souhaitable :

Au niveau maîtrise : principes d'un catalogue de données DQM modélisation de données maîtrise ou certification d'un outil de catalogue du marché certification en gouvernance de type CDMP

Au niveau notion : connaissance du secteur de l'énergie SIG (systèmes d'information géographique) Self BI et ses risques onboarding des parties prenantes veille En pratique, il faut un profil data governance / data quality de niveau confirmé, plus « chef de projet gouvernance » que technique. Il doit être à l'aise en animation métier.

La modélisation, le catalogue et une certification CDMP le feront sortir du lot.

Pour la soutenance, la connaissance du secteur de l'énergie et des SIG sera un vrai plus.

Profil recherché

De Formation Bac +4/5 dans une école d'ingénieur ou une université en informatique. Vous justifiez d'une d'une expérience significative dans :

  • Cadrer les référentiels métier et leurs règles de gestion (création, mise à jour, dépréciation)​

  • Accompagner la définition, la conception et l’industrialisation des référentiels dans le SI​

  • Définir les rôles MDM et la comitologie de validation​

  • Fiabiliser les données de référence : complétude, unicité, cohérence​

  • Appuyer les domaines SI dans la maintenance et l’évolution des référentiels​

Environnement de travail

  • Outil : aucun outil imposé, c’est la pratique MDM qui est attendue

  • Écosystème : Semarchy est cité au Lot 12 ; Informatica est l’outil DQM, pas MDM​

  • SI : SAP S/4HANA, Customer Data Platform, nouveau CRM​

  • Modélisation : modèles conceptuels, objets métier / OME​

  • Référentiels : Adresse / BAN, clients, points de livraison​

  • Certifications DAMA CDMP apprécié · aucune certification éditeur exigée (pas d’outil MDM imposé)​

  • Livrables types Cartographie et cadrage des référentiels · règles de gestion · RACI MDM · feuille de route​

Paris, France
250 - 999 salariés
ESN
Smartpoint est une société de conseil et de services numériques, pure player Data depuis 2006. Nos compétences reconnues dans ce domaine nous permettent d’être « Preferred Vendor » auprès d’entreprises prestigieuses. Nous sommes en effet référencés parmi les plus grands comptes français dans les domaines de la banque, de l’énergie, des médias, des télécoms ou encore de la grande distribution. Nous rejoindre c'est intégrer une équipe de plus de 300 consultants et experts animée par une vision commune : Une utilisation éthique des données, moins énergivore et conforme dès la conception (RGPD) ; Une approche Smart Data pour lutter contre le Data Swamp, (ces entrepôts de données qui stockent des données inutiles) et permettre une exploitation des données plus durable ; Une méthode de développement agile et des pratiques XOps (DataOps, MLOps, PlatformOps) pour une stack technologique automatisée, qui réduit les process et les technologies utilisées et accélère le time-to-market.

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