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Pour l'un de nos clients, nous recherchons un(e) Consultant(e) Senior en Data Governance & Change Management afin d'accompagner le déploiement et l'adoption de Collibra au sein de l'organisation. Le consultant interviendra sur les actions d'acculturation et d'accompagnement des utilisateurs, en favorisant l'appropriation de l'outil et des bonnes pratiques de gouvernance des données. Il/elle apportera une double expertise technique et fonctionnelle sur Collibra, contribuera à la structuration des processus de gestion des données, animera des ateliers avec les métiers et accompagnera la conduite du changement auprès des différentes parties prenantes. Une bonne compréhension des enjeux de Data Governance ainsi qu'une expérience confirmée sur les projets Collibra sont indispensables. Des déplacements ponctuels hors de la région parisienne sont à prévoir. Un anglais courant est exigé.

Hello 😀 Nous recherchons un Lead Data gouvernance pour l'un de nos clients : 📍 Contexte de la mission Dans le cadre de la structuration de sa stratégie Data, l'un de nos clients recherche un Data Manager Senior afin de mettre en place et piloter une gouvernance des données pérenne. Aujourd'hui, le patrimoine Data de l'organisation est insuffisamment structuré et gouverné. Les demandes des métiers et de la DSI sont traitées de manière ponctuelle, sans cadre de gouvernance formalisé, ce qui génère des problématiques de qualité, de conformité et de valorisation des données. Le consultant interviendra comme référent Gouvernance Data, en l'absence de Chief Data Officer. Il sera responsable de la structuration du Data Office, de la définition des processus de gouvernance et de l'animation de l'ensemble des acteurs Data. Le poste est très transverse, avec des interactions fortes auprès des métiers, de la DSI, des équipes conformité et des Data Owners. 🎯 Missions principales Le consultant sera notamment en charge de : Définir et déployer la stratégie de gouvernance des données Structurer et piloter le Data Office Mettre en place les rôles de Data Owner et Data Steward Organiser et prioriser les demandes Data des métiers Définir les politiques de qualité des données Mettre en œuvre un Data Catalog et gérer les métadonnées Définir les référentiels de données critiques (Master Data) Garantir la conformité RGPD et les exigences réglementaires Définir les indicateurs de qualité de données (Data Quality KPIs) Accompagner les métiers dans l'appropriation de la gouvernance Data Élaborer la roadmap Data Gouvernance à moyen et long terme

- Gestion des travaux de gouvernance sur les domaines de données des mesures d'énergie, relations contractuelles, et points de consommation - Catalogage de données sous Collibra avec les Data Owner : définitions des objets, processus métier, règles de qualité de données, data lineage - Analyse de données et mise en oeuvre d'actions de correction : correctifs ponctuels, en masse, ou évolution du SI - Mise en oeuvre de Key Quality Indicators (KQI) pour la surveillance des anomalies de données et des effets des actions de correction - Réalisation des études d'impacts Data

Entité : Client TJM Max : 500 euros Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/03/2027 Mission : Gouvernance Data & usages Animation de l'organisation Data fédérée de multiples Districts métiers Acculturation Formation Dictionnarisation Qualité de données Le Global Data Office (GDO) est l'équipe centrale Data pour le client au sein de la Direction Data Stratégie, gouvernance, management. Contribuer à la construction de la stratégie Data de la Banque et sa trajectoire de mise en œuvre architecture Data Centric Acculturer et Former les collaborateurs métiers et IT dans une culture data-driven Constituer un « Book de cas d'usages Data et IA permettant d'illustrer la valeur dégagée pour l'entreprise Orchestrer le partage et le référencement de la donnée (Golden source, Data Market Place), Organiser les échanges entre producteurs et consommateurs de données, et préparer les arbitrages nécessaires Construire et proposer, avec les parties prenantes, un catalogue de solution à la pointe de l'innovation (Data visualisation, Data Management, Data Quality, Analytics et IA) Prendre en charge les reporting et préparation des comités Opérationnels et Stratégiques Support au projet BCBS de la banque Une expérience bancaire avérée est appréciable Expérience de gouvernance des données en environnement bancaire réglementaire : BCBS 239/RDARR, CDE, lineage réglementaire, remédiation d'audit Pratique réelle de Collibra (metamodel, asset types, operating model), idéalement en contexte CIB Capacité à produire des livrables normatifs : avis data, cadres de gouvernance, spécifications fonctionnelles

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement des équipes Data de notre client ADEO, nous recherchons plusieurs Data Architects afin d'intervenir sur différentes plateformes stratégiques : RH Finance Produits Digitaux Le consultant participera à la structuration de la gouvernance Data et à la définition des standards d'architecture sur des environnements à forts enjeux métier et data. L'objectif est d'assurer la cohérence, la qualité et la traçabilité des données au sein des différentes plateformes. Vos missions Architecture Data Concevoir les modèles conceptuels de données par contexte métier Identifier et formaliser les évènements métier Définir les Business Terms, Business Attributes et Business Events Participer à la structuration des référentiels Data dans Collibra Gouvernance & Qualité des données Définir les KPI et indicateurs clés par domaine métier Formaliser les règles de qualité de données Participer à la gouvernance Data des plateformes Contribuer à l'amélioration continue des standards Data Conformité & Data Lineage Analyser la conformité des APIs avec l'architecture Data Vérifier la cohérence des Data Sets avec les modèles définis Réaliser et maintenir le Data Lineage Garantir la traçabilité et la compréhension des flux de données Architecture & Documentation Rédiger les dossiers d'architecture Data Accompagner les équipes métiers et techniques dans les sujets Data Participer aux quarter plans et aux cadrages des besoins business Compétences recherchées Impératives Data Architecture Data Governance Data Modeling Data Lineage API Data Analysis Collibra Importantes Gouvernance Data Qualité des données KPI / Business Metrics Architecture orientée événements Documentation d'architecture

FinalitéAccompagner les métiers dans la compréhension, la formalisation et la fiabilisation de leurs usages de la donnée, en assurant une bonne connaissance des données exploitées, des productions existantes, des règles de gestion associées et des indicateurs utilisés. Le poste vise à renforcer la compréhension commune de la donnée entre les métiers, l'équipe Data et les différentes entités de l'entreprise, à fiabiliser les définitions et usages des données et indicateurs, à améliorer la lisibilité des productions existantes et à structurer la documentation ainsi que la connaissance de la donnée. Il ne s'agit pas d'un poste de développement. Le SQL constitue ici un outil d'analyse, de contrôle et de qualification des données, au service de la gouvernance Data et de l'accompagnement métier. 3 - Cadre d'interventionLe Chargé de Gouvernance Data organise ses activités, met en œuvre les moyens à sa disposition et choisit les actions les plus adaptées pour atteindre ses objectifs en matière d'accompagnement métier, de connaissance de la donnée et de fiabilisation des usages. Il intervient en lien direct avec les métiers afin d'identifier leurs besoins, de comprendre les données et indicateurs qu'ils utilisent, de qualifier les productions déjà existantes et de contribuer à une meilleure cohérence de la connaissance Data au sein de l'entreprise. Le poste s'inscrit à la fois dans les besoins de l'entreprise et dans une logique de contribution aux projets et travaux Data portés au niveau du groupe. 4 - Principales missions et activitésLa fonction consiste, pour parvenir à la réalisation du plan d'actions, à accompagner les métiers dans leurs usages de la donnée, à analyser les productions existantes, à structurer la connaissance des données utilisées, à formaliser les règles de gestion et à contribuer aux projets Data de l'entreprise. La liste ci-dessous n'est pas exhaustive et peut évoluer selon les besoins de l'organisation. Accompagner les métiers dans leurs besoins DataRecueillir, analyser et reformuler les besoins des métiers liés aux données, indicateurs, définitions et restitutions. Aider les interlocuteurs métier à expliciter leurs usages, leurs attentes et leurs problématiques de compréhension de la donnée. Favoriser un langage commun entre les métiers, l'équipe Data et les différentes parties prenantes autour des données et des indicateurs. Analyser les productions existantes et la connaissance métier associéeIdentifier les tableaux de bord, reportings, études, indicateurs et autres productions déjà existantes. Comprendre leur finalité, leurs utilisateurs, leurs sources de données et les règles de gestion sous-jacentes. Évaluer le niveau d'appropriation de ces productions par les métiers et identifier les éventuels écarts d'interprétation. Repérer les redondances, doublons, incohérences ou zones de fragilité dans les productions et usages existants. Structurer la connaissance de la donnéeIdentifier les données utilisées par les métiers, leur origine, leur signification et leurs usages. Contribuer à la mise à jour des dictionnaires, référentiels et supports de connaissance relatifs à la donnée. Participer à l'alimentation ou à l'utilisation d'outils de gouvernance Data, notamment Collibra. Contribuer à la qualité et à la cohérence des donnéesParticiper à la fiabilisation des données et des indicateurs utilisés par les métiers. Réaliser des contrôles de cohérence et des analyses d'écarts afin d'objectiver les points d'incompréhension ou d'anomalie. Contribuer à l'amélioration continue de la qualité de la donnée et à la sécurisation des définitions partagées. Exploiter la donnée à des fins d'analyse et de contrôleUtiliser SQL pour explorer les données, vérifier des règles de gestion, analyser des écarts et étayer les échanges avec les métiers. Réaliser des extractions ou analyses ponctuelles au service des travaux de gouvernance Data. Participer aux projets DataContribuer aux projets Data portés par l'entreprise. Participer aux travaux transverses ou dispositifs communs mis en œuvre au niveau du groupe. Veiller à la bonne prise en compte des spécificités locales dans les référentiels, cadres ou projets partagés. Missions transversesParticiper aux travaux transverses impliquant d'autres directions lorsque la compréhension de la donnée ou des indicateurs est nécessaire. Contribuer au partage des connaissances et à la diffusion d'une culture Data au sein de l'entreprise.

Nous recherchons un Expert Collibra pour intervenir dans le cadre d'une mission longue autour de la gouvernance des données et de l'accompagnement des équipes métiers et IT dans la documentation de leur périmètre Data. La mission s'inscrit dans un contexte Data Office, avec pour objectif d'adapter l'usage de Collibra aux besoins des utilisateurs, de structurer la documentation Data et d'accompagner les data stewards et data custodians dans leur prise en main de l'outil. Le consultant interviendra à la fois sur des sujets fonctionnels, d'accompagnement utilisateur et de paramétrage de la solution. Il pourra également contribuer à des sujets plus techniques liés à la connectivité entre Collibra et d'autres solutions Data telles que Power BI, Dataiku, API Manager, SGBD ou autres outils de l'écosystème Data. Les principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins des équipes IT et métiers concernant la documentation de leur périmètre Data Charger la documentation Data métier dans Collibra et documenter les processus associés Paramétrer Collibra afin d'adapter son usage aux besoins des utilisateurs Créer des dashboards, vues, workflows ou éléments de reporting dans Collibra Présenter l'offre de service aux utilisateurs et les accompagner dans la prise en main de l'outil Animer des ateliers de travail, des démonstrations et des sessions de formation Tester les nouvelles fonctionnalités de Collibra et évaluer leur pertinence Intégrer les nouvelles fonctionnalités pertinentes dans l'offre de service Recueillir le feedback des utilisateurs afin de faire évoluer l'usage de l'outil Fournir du support et de l'assistance aux utilisateurs Tester les nouvelles releases, identifier les incidents ou bugs et contribuer à leur résolution Participer aux réflexions autour de l'intégration de Collibra avec d'autres solutions Data

Nous recherchons un Data Steward afin d'accompagner un programme de transformation digitale de la Direction Commerciale. Vous serez en charge de structurer la gouvernance des données CRM, d'améliorer leur qualité et d'assurer leur suivi sur les référentiels Clients et Produits. Vous interviendrez en collaboration avec les équipes métiers, les équipes CRM et les responsables des systèmes d'information afin de garantir la fiabilité et la valorisation des données. Missions principales Définir et formaliser les règles de gouvernance des données sur le périmètre CRM Cartographier l'utilisation des données Clients et Produits au sein du système d'information Structurer les référentiels de données dans Colibra (Data Domains, Data Concepts) Définir les règles de qualité des données (complétude, cohérence, fraîcheur, fiabilité) Mettre en place des tableaux de bord et indicateurs de suivi de la qualité des données Assurer le monitoring de la qualité des données et proposer des plans d'amélioration continue Analyser les impacts des évolutions des référentiels sur les applications métiers Produire la documentation fonctionnelle et les supports de formation relatifs à la gouvernance des données Suivre l'avancement des actions et alerter sur les risques pouvant impacter les objectifs du projet Collaborer avec les équipes métiers, CRM et SI dans le cadre de la reprise et de la fiabilisation des données historiques

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Lead Data Engineer (H/F) H/F Description de la mission : Fiche de poste — Lead Data Engineer (H/F) Contexte et objectif de la mission Dans le cadre d'un programme de replatforming B2C, une organisation internationale construit une Data Platform centralisée à l'échelle mondiale, aujourd'hui fragmentée. L'objectif est de mettre en place une plateforme cloud-native, data-centric et scalable, au service des équipes data de plusieurs géographies, notamment la France, la Belgique et l'Australie. Le Core Model du programme repose sur un modèle de données unifié couvrant notamment les données clients, contrats et facturation. Le Lead Data Engineer intervient comme référent technique de la data platform, avec une responsabilité complète sur l'architecture, le delivery et la qualité des données. Stack technique • Data Platform : Databricks (lakehouse), Amazon S3, Amazon Managed Apache Flink • Gouvernance des données : Unity Catalogue, Collibra • Visualisation : Power BI • Cloud : AWS • Streaming : Confluent Kafka • Langages : Python, SQL • IA & coding : GitHub Copilot, Claude Code, outils LLM • Collaboration : Jira, Confluence, SonarQube Missions principales Stratégie & Architecture Data • Définir l'architecture de la data platform greenfield (lakehouse, zones bronze/silver/gold, data contracts) • Co-construire le Core Data Model commun aux différentes géographies tout en intégrant les spécificités locales • Mettre en place la gouvernance des données, la qualité et l'observabilité • Répondre aux besoins analytiques et fonctionnels des équipes métier via une approche de type catalogue as a service Leadership & Delivery • Être le référent technique data du programme • Choisir les partenaires et structurer une feature team de 5 à 6 personnes • Assurer la responsabilité end-to-end des pipelines, de l'ingestion à la restitution • Gérer le monitoring, la performance et l'optimisation FinOps des workloads data • Mettre en place les pratiques DataOps : automatisation des tests, CI/CD data, infrastructure as code IA & Vélocité • Exploiter GitHub Copilot, Claude Code ou équivalents pour accélérer le développement des pipelines et modèles • Intégrer des cas d'usage IA/ML dans la data platform, incluant data science, feature store et jeux de données prêts pour les LLM • Automatiser la génération de code, les tests de qualité des données et la documentation • Conserver la maîtrise technique tout en augmentant la vélocité grâce à l'IA Spécificités de l'équipe Le périmètre comprend un chantier amont de migration de l'ensemble des données France vers l'écosystème Kaluza, dans le cadre d'un programme de replatforming B2C. Cette migration implique deux modules en amont : • Module d'éligibilité : définir les paramètres business pour les parcours clients/agents • Module ETL : récupérer et transformer les données provenant de nombreux systèmes d'information avant injection dans Kaluza Complexité forte de l'ETL : • Orchestration multi-sources • Micro-batch quotidien pendant plusieurs mois • Gestion d'un service managé AWS (Glue, Step Functions, S3, Lambda…) • Connexions API pour orchestrer les flux Profil recherché Compétences indispensables • Services managés AWS (Glue, Step Functions, API Gateway, S3…) • Orchestration API • Expertise avancée Databricks, incluant Delta Lake, Unity Catalogue, Spark et workflows • Solide expérience AWS en environnement data, incluant S3, Glue, Kinesis ou Flink, IAM et sécurité cloud • Mindset IA natif avec usage actif de GitHub Copilot ou équivalent comme outil principal de développement • Maîtrise experte de Python, notamment PySpark, pandas et APIs • Expérience de conception d'une data platform from scratch • Culture DataOps : tests automatisés, CI/CD data, observabilité des pipelines • Approche lean et responsabilité end-to-end • Leadership et capacité à embarquer et structurer une équipe data Compétences appréciées • Expérience Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle • Connaissance de Confluent Kafka et du streaming • Familiarité avec Collibra ou équivalent • Expérience en data modelling dans un contexte B2C • Déploiements IA/ML en production, incluant MLflow, feature engineering et pipelines LLM • Expérience de contextes multi-pays ou de data platform cross-entités Conditions • Type de contrat : Freelance (indépendant) • Démarrage : ASAP • Durée prévisionnelle : 3 ans minimum • Localisation : Colombes • Télétravail : environ 3 jours par semaine, flexible selon l'autonomie • TJM : à préciser selon profil Compétences / Qualités indispensables : Databricks et architecture lakehouse, AWS data managé (Glue, Step Functions, S3), Python / PySpark / SQL, DataOps et CI/CD data, Leadership technique et delivery end-to-end, Usage d'outils IA de développement (GitHub Copilot) Compétences / Qualités qui seraient un + : Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle, Confluent Kafka et streaming, Collibra, data modelling B2C, déploiements IA/ML en production, contextes multi-pays ou cross-entitésInformations concernant le télétravail : Environ 3 jours par semaine, flexible selon l'autonomie

Langues : Français courant, Anglais professionnel Contexte de la Mission Le client opère une plateforme Data Lakehouse pour ses activités de banque et d'assurance à travers 9 pays européens. L'architecture "médaillon" repose sur une stack moderne et code-centric (Snowflake, DBT, Airflow MWAA, AWS, Collibra, Elementary). Aujourd'hui, la qualité des données est assurée par des tests techniques (DBT tests, Elementary). L'enjeu de cette mission est de pallier le manque d'un framework structuré couvrant l'ensemble des dimensions de qualité, les besoins métiers et les fortes exigences d'audit. Le consultant devra notamment adresser deux recommandations d'audit : définir des KPIs centraux croisés sur l'ensemble des pays (JV) et évaluer/déployer un outil central de monitoring de la Data Quality. Objectifs & Phases du Projet La mission s'articule autour de la structuration d'un Data Quality Framework Cadrage et Définition : Récupération du framework historique, inventaire des pistes d'audit, définition des KPIs centraux cross-JV et évaluation de l'Open Data Contract Standard (ODCS). Structuration & Outils : Benchmark et recommandation d'outils DQ (Elementary, Snowflake DMF/Cortex, Dataiku, Great Expectations). Implémentation : Mise en place de data contracts sur 3 couches (Standard, Target, Business) et développement de contrôles métiers auditables. Industrialisation : Déploiement de tableaux de bord DQ cross-JV (Power BI), gestion structurée des rejets et implémentation de quality gates dans le CI/CD. Innovation & Transfert : Exploration de solutions IA pour la Data Quality (Snowflake Cortex, Dataiku), documentation complète et transfert de compétences aux équipes internes. Environnement Technique Le socle technique est orienté "code-centric". La solution DQ proposée devra s'aligner sur ce principe (Git, DBT, Airflow, CI/CD). Technologie Usage dans le cadre du projet Snowflake Data warehouse, métriques DQ, DMF (complément IA) DBT + Elementary Tests DQ, observabilité, détection d'anomalies Apache Airflow (MWAA) Orchestration, alerting, SLA AWS Ingestion multi-sources (S3, Glue, DMS, AppFlow) Collibra Gouvernance, catalogage des règles DQ Power BI Dashboards qualité (IT et métier) Git / CI-CD TeamCity, GitHub Actions, Quality gates Python Scripts, intégrations API Profil Recherché Nous recherchons un profil Senior (5 ans d'expérience minimum en Data Engineering / Data Quality) doté d'une forte vision architecturale et d'une rigueur liée aux contextes réglementaires. Compétences techniques exigées : Expertise : Data Quality (frameworks, dimensions DAMA, data contracts, scoring). Niveau Avancé : DBT (tests, macros, Elementary, dbt-expectations) et Snowflake (SQL avancé, monitoring, DMF). Niveau Confirmé : Apache Airflow (DAGs, sensors, SLA, alerting), Python, Git et CI/CD. Les petits plus (Nice-to-have) : Expérience pratique avec les Data Contracts (idéalement ODCS). Connaissance des solutions Snowflake Cortex Data Quality / DMF, ou d'outils comme Great Expectations / Soda. Connaissance de Collibra (module data quality). Expérience des exigences réglementaires bancaires (BCBS 239, DORA) et/ou environnement multi-pays.