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Dans le cadre de l’évolution et de la modernisation de ses infrastructures numériques, un acteur majeur du secteur des médias et du service public accélère l’industrialisation de ses plateformes de données et d’Intelligence Artificielle. Positionnée au carrefour du Service Transverse et Automatisation (DITT) et des équipes Data, la mission de Tech Lead Data Ingénieur / Cloud Architecte a pour objectif principal de concevoir, d'industrialiser et d’intégrer la nouvelle plateforme technologique du groupe. L'activité s'exécute dans le respect absolu des standards du Système d’Information global (Cyber, réseau, gestion des secrets), tout en garantissant un niveau d'excellence en matière de gouvernance, de sécurité des données et de conformité.

Nous recherchons un expert Collibra technico-fonctionnel avec plus de 15 ans d'expérience dans le cadre d'une mission au forfait avec engagement de résultat sur une période de 5 mois. Dans un contexte groupe avec un socle Data existant, une dizaine de direction métiers et un outil Collibra mise en place. Certifications requises Certification Collibra Certification Agile / Scrum Certification RGPD / CNIL Profil recherché Expérience (15 ans d'expériences minimum) Minimum 10 ans d’expérience data Minimum 4 ans en Data Governance Expérience significative sur Collibra (implémentation et exploitation) Mise en place de workflows automatisés (au moins 2) Expérience d’intégration avec des SI (connecteurs, APIs…) Compétences techniques Collibra (configuration, workflows, administration) Data Governance & Data Catalog Data Engineering / BI / Data Management Environnements : Databricks, AWS, outils de metadata (Collate…) Méthodologies Agile (Scrum) Certifications requises Certification Collibra Certification Agile / Scrum Certification RGPD / CNIL Soft skills Autonomie et rigueur Capacité d’analyse et de proposition Excellentes compétences en communication Capacité à interagir avec des profils techniques et métiers Organisation & environnement Encadrement : Product Owner Data Catalog Interaction avec équipes Data (DSI, Data Factory) Mode de travail hybride : Non négociable 3 jours/semaine sur site (Paris) 2 jours/semaine en télétravail Entretien technique en présentiel à Paris Modalités Mission au forfait avec engagement de résultat Suivi mensuel via livrables et compte-rendu d’activité Validation régulière en COPIL

Contexte Dans le cadre de la transformation Data de notre client secteur assurance, nous recherchons un Consultant Senior spécialisé en gouvernance et qualité des données pour accompagner la structuration et la fiabilisation des actifs data. Missions principales Définir et déployer un framework de gouvernance des données (politiques, rôles, processus) Mettre en place et piloter les dispositifs de qualité des données (règles, indicateurs, contrôles) Animer les instances de gouvernance (Data Owners, Data Stewards…) Recueillir et challenger les besoins métiers liés à la data Assurer la cartographie et la documentation des données (data catalog, lineage…) Contribuer à la mise en conformité réglementaire (ex : RGPD, BCBS 239…) Accompagner le changement et diffuser une culture data au sein des équipes

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de son équipe Data Accelerator (DAC), notre client recherche un Data Engineer confirmé orienté Data Quality et Data Governance. DAC est une équipe transverse en charge d’accompagner les équipes métiers et IT sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : collecte, ingestion, transformation, industrialisation, gouvernance et optimisation des performances. L’environnement s’appuie principalement sur les technologies AWS, Databricks, Dataiku et Collibra, avec un fort enjeu autour de la qualité, de la fiabilisation et de la structuration des données au sein du Data Lake. Le consultant interviendra dans un contexte stratégique avec une forte collaboration avec les équipes Data Analysts, Data Scientists ainsi qu’avec le Chief Data Officer. Missions principalesQualification et gestion des données Captation des données structurées et non structurées provenant de multiples sources Intégration et supervision des flux de données Structuration de la donnée (normalisation, sémantique, référentiel) Cartographie des données disponibles Nettoyage des données (suppression des doublons, contrôle qualité) Validation et qualification des données avant intégration dans le Data Lake Participation à la création et à l’amélioration des référentiels de données Industrialisation et performance Développement et optimisation des traitements data Amélioration des performances et maîtrise des coûts des plateformes data Participation aux développements correctifs, évolutifs et adaptatifs Contribution aux dossiers d’architecture Production des tableaux de bord de suivi Gouvernance & collaboration Participation à la définition de la politique data Respect des standards de sécurité, gouvernance et conformité Collaboration avec les équipes métiers, IT et gouvernance data Contribution à l’industrialisation des cas d’usage Data & GenAI