Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur de l'assurance, je suis à la recherche d'un Consultant Governance / Data Quality. Mon client recherche un consultant orienté valeur business/métier, avec une compréhension technique (à minima Data) et qui sait faire des slides/synthétiser des idées. Plus précisément, il faudra que cette personne accompagne le responsable Data Office Groupe sur le pilier data quality du Data Office et tout particulièrement le projet d'acquisition d'un outil de DQ : - Cadrage du besoin : participation aux interviews des Directions et des projets, capacité à guider ses interlocuteurs pour extraire les informations utiles (en sachant garder une vue business avant d'entrer dans les détails techniques), synthèse des interviews et mise en forme d'un document de cadrage, synthèse final simple pour partage direction ;
Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du BTP, je suis à la recherche d'un PO Data dans le domaine de l'environnement. Le/La Product Owner Data Environnement agit en véritable directeur/chef de projet hybride (MOE/MOA) au sein du département Data. Il/Elle est le garant du delivery, de la valeur métier et de la gouvernance de l'ensemble des solutions analytiques de son périmètre (Reporting BI traditionnel, initiatives exploratoires, cas d'usage IA et Machine Learning) situées en aval des systèmes transactionnels. Pour ce 5e poste créé au sein de l'équipe, il/elle prend la responsabilité exclusive du domaine Environnement. Interlocuteur central et "tout-terrain", il/elle manage son équipe de développement, anime la comitologie, pilote ses budgets et assure l'interface entre les métiers, la gouvernance, l'architecture et les responsables des systèmes sources transactionnels. • Management d'équipe : Encadre, anime et coordonne au quotidien son équipe de développement (Analytics Engineers, Data Engineers, Data Scientists). • Méthodologie Agile : Structure et pilote le backlog produit sous Jira et s'assure du rythme des livraisons. • Relations Métiers & Sources : Recueille les besoins des directions métiers (RSE/Environnement), gère le delivery et fait le lien avec les responsables applicatifs des systèmes transactionnels amont pour sécuriser la mise à disposition des données sources. • Comitologie & Communication : Prépare et anime les instances de gouvernance projets (Comités de projet, Comités de pilotage). Rédige l'ensemble des livrables clés (comptes-rendus, supports de présentation synthétiques, spécifications fonctionnelles). • Gestion Budgétaire : Assure le suivi financier et la gestion rigoureuse de ses lignes budgétaires dans l'outil DSI Orchestra. Alignement transverse et respect des standards : • Data Gouvernance : Travaille main dans la main avec la cellule Data Gouvernance pour implémenter les directives, la conformité et la documentation des données de son périmètre. • Architecture & Performance : Collabore avec la cellule Architecture pour coconstruire les data models, s'assurer de l'application des normes de développement et veiller à l'optimisation et la performance des traitements de son équipe. Implication opérationnelle, "Hands-on" et Qualité : • Culture Data Analyst : Ne se cantonne pas à un rôle purement organisationnel : participe activement aux phases de test de validation des données, et peut être amené(e) à maquetter ou développer lui-même des rapports/indicateurs pour accélérer les cycles de livraison. • Garantit la qualité finale de la donnée restituée, essentielle sur les indicateurs réglementaires (DPEF, BEGES). Garantie de l'adéquation Qualité - Coût - Délai : • Garantit la conformité des données affichées dans les rapports avec les règles de gestion métiers définies. • Respecte et suit les jalons projets (délais et coûts de delivery). ● Accompagnement du Changement & Innovation : Accompagne les métiers dans la transition vers des cas d'usage avancés (Data Science, IA, prédictif liés aux enjeux environnementaux et à l'empreinte carbone). ● Accompagnement à la Migration Technique : Participe au plan de bascule de la solution BI historique (SAP Hana) vers l'environnement moderne (BigQuery) sur son périmètre. À ce titre, il/elle se montre curieux et non réfractaire à l'analyse de l'écosystème historique. ● Suivi technologique : Participe à la phase de cadrage et de transition industrielle vers les flux d'acquisition modernes (Fivetran, POC en cours).
Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du BTP, je suis à la recherche d'un Analytics Engineer, L'Analytics Engineer se situe à la croisée des chemins entre le Data Engineer (dont il partage la rigueur technique, le code et l'industrialisation) et le Data Analyst (dont il partage le sens business, la vision produit et l'art de la restitution). Sa mission principale est de transformer les données brutes issues de l'écosystème GCP en indicateurs fiables, et de piloter l'intégralité de la chaîne de reporting sous une solution type Power BI. Grâce à une forte appétence fonctionnelle, il/elle traduit les enjeux des domaines métiers (Finance, RH, Achats, Matériel, Environnement) en modèles de données analytiques performants et conçoit des solutions de restitution visuelles à forte valeur ajoutée. • Prise en main de l'historique : S'approprie les développements existants basés sur SAP Hana on-premise (utilisé comme base relationnelle) et les rapports Power BI associés. • Reverse Engineering : En l'absence de documentation exhaustive sur l'existant, analyse de manière autonome les requêtes SQL et les modèles actuels pour en comprendre les règles de gestion sous-jacentes. • Stratégie de bascule : Arbitre et réalise la transition des rapports historiques vers la nouvelle stack cible : soit par un portage à l'identique (lift and shift), soit par une refonte complète et une optimisation au sein de GCP. Responsabilité de la restitution, du reporting et de l'architecture Power BI : • Modélisation décisionnelle : Définit et conçoit l'architecture des modèles de données (Datamarts dans la couche Gold) spécifiquement optimisés pour Power BI (modèles en étoile, gestion des dimensions et des faits). • Expertise DAX & Restitution : Rédige les mesures complexes en langage DAX et configure Power Query de manière optimale. Conçoit des tableaux de bord pertinents, fluides et ergonomiques (Data Visualization). • Garantie de performance End-to-End : Identifie et corrige les goulots d'étranglement de performance, depuis la requête de transformation dans le Data Warehouse (BigQuery) jusqu'au temps de rafraîchissement et d'affichage des rapports Power BI. • Rédige les dossiers de conception technique et les spécifications détaillées des solutions BI. • Définit les stratégies de tests de non-régression sur les données restituées et participe aux recettes applicatives.
