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Je recherche un Product Manager Data/ML – Supply Chain 500 e par j Profil recherché : Solide expérience Product Management Expertise métier Supply Chain / gestion de stock / demand forecasting Expérience de produits utilisant Machine Learning / IA Capable de travailler quotidiennement avec Data Scientists, ML Engineers et Data Analysts Maîtrise des problématiques de prévision de demande, positionnement/optimisation des stocks Capable de définir et suivre les métriques de performance des modèles/prévisions Connaissance retail/e-commerce appréciée : click & collect, ship-from-store, disponibilité produit

Présentation du posteDans le cadre du développement de notre activité Data, nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour intervenir sur des projets de transformation, de modélisation et de valorisation des données. Vous travaillerez à l'interface entre les équipes métiers, BI et Data Engineering afin de transformer les besoins opérationnels en modèles de données fiables, indicateurs pertinents et tableaux de bord exploitables. Vos missionsRecueillir et analyser les besoins des équipes métiers. Définir les indicateurs et les règles de gestion associées. Extraire, transformer et analyser les données avec SQL. Concevoir et maintenir des modèles de transformation avec dbt. Construire des modèles dimensionnels et des architectures en étoile. Développer et faire évoluer des rapports Power BI. Créer et optimiser des mesures et calculs DAX. Exploiter les données disponibles dans BigQuery. Mettre en place des contrôles de qualité et des tests de non-régression. Participer aux projets de migration et de modernisation des environnements décisionnels. Documenter les modèles, les traitements et les indicateurs. Restituer les analyses et formuler des recommandations auprès des métiers. Stack techniqueData Visualisation : Power BI Langages : SQL, DAX, Python Transformation : dbt Cloud : GCP, BigQuery Orchestration : Cloud Composer, Airflow Bases et outils décisionnels : SQL Server, PostgreSQL, SSIS Modélisation : modèles dimensionnels, modèles en étoile, Data Warehouse Qualité et déploiement : tests dbt, Git, CI/CD Data Science et IA : Vertex AI, RAG, LangChain, API OpenAI Compétences recherchéesTrès bonne maîtrise de SQL. Bonne connaissance de Power BI et DAX. Expérience opérationnelle avec dbt. Maîtrise de la modélisation dimensionnelle. Bonne compréhension d'une chaîne décisionnelle de bout en bout. Connaissance des principes de qualité, de fiabilisation et de gouvernance des données. Capacité à comprendre et formaliser les besoins métiers. Une première expérience sur GCP et BigQuery est appréciée. Une sensibilité aux sujets Data Science et IA générative constitue un plus.

Il est garant de l'accès qualitatif aux sources de données. Il s'assure de la maîtrise de la donnée et est garant de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation par les équipes (Data Analysts et Data Scientists). Il contribue également à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie dans le respect des réglementations en vigueur, en collaboration avec le Chief Data Officer. Son périmètre d'intervention est axé sur les systèmes applicatifs autour de la gestion de la donnée et du traitement, et sur les plateformes Big Data, IoT, … QUALIFICATION ET GESTION DES DONNÉES : • Capte les données (structurées et non structurées) produites dans les différentes applications ou à l'extérieur de l'entité • Intègre les éléments • Structure la donnée (sémantique, etc.) • Cartographie les éléments à disposition • Nettoie la donnée (élimination des doublons, …) • Valide la donnée • Éventuellement, il crée le référentiel de données Résultat attendu Le prestataire devra développer un outil dans databricks qui permet de filtrer les clients selon des critères définis par le client. Il devra livrer une interface permettant d'activer ou désactiver les filtres et produire des rapports sur les clients sélectionnés ce jour. Il devra développer un ETL en utilisant les services AWS les plus adaptés: notamment AWS Step Functions pour l'orchestration / moteur de workflow AWS lambda pour des traitements légers AWS Aurora ou RDS comme BDD relationnelle transactionnelle Eventuellement Databricks si besoin d'offload pour des charges de traitements / transformations lourdes Les données entrantes seront récupérés via des API ou des fichiers plats Les données sélectionnées et transformées seront envoyées dans une 20aine d'API

Pour l'un de nos clients du secteur de l'Asset Management, nous recherchons un(e) Data Analyst / Data Scientist ESG disposant d'une solide expérience dans le traitement et l'analyse des données ESG. Le consultant interviendra sur la collecte, l'intégration, le contrôle qualité et l'exploitation des données extra-financières afin de produire des indicateurs et analyses destinés aux équipes métiers. Il/elle participera au développement et à l'optimisation des traitements de données, à l'automatisation des processus, à la mise en place de contrôles de cohérence et à la documentation des modèles et procédures. Une excellente maîtrise de Snowflake, Matlab et Python est indispensable pour mener à bien cette mission. Une bonne connaissance des enjeux ESG, des données financières et des environnements Asset Management constitue un prérequis pour évoluer efficacement dans ce contexte.

Au sein d'un département Data transverse, l'objectif est de mettre en place et de faire évoluer un framework commun permettant de fiabiliser, structurer et exposer les données issues de différentes activités métiers. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Data Architect / Senior Data Engineer expérimenté(e), capable d'intervenir à la fois sur les sujets d'architecture, de conception de plateforme et de réalisation technique. Le poste nécessite une réelle capacité à évoluer dans un environnement complexe et international, tout en conservant une approche pragmatique et hands-on. MissionsDéploiement du framework DataPiloter le déploiement du framework Data auprès de différentes entités du groupe, dans le cadre de nouvelles implémentations ou de l'évolution de plateformes existantes. Analyser la maturité des environnements Data des différentes entités et identifier les écarts par rapport aux standards définis. Adapter les solutions au contexte et aux contraintes locales tout en garantissant la cohérence avec l'architecture cible. Accompagner les équipes lors des phases d'intégration, d'onboarding et de stabilisation. Assurer la transmission des connaissances et le passage de relais aux équipes locales. Coordination des transformations DataCoordonner les initiatives Data transverses menées dans plusieurs entités. Garantir la cohérence des architectures, des pratiques et des composants mis en œuvre. Identifier les synergies et favoriser la réutilisation des solutions existantes. Identifier les dépendances, risques et points de blocage et assurer leur remontée auprès des parties prenantes. Maintenir une vision consolidée de l'avancement des différents chantiers. Architecture et évolution de la plateforme DataConcevoir et faire évoluer l'architecture de référence de la plateforme Data. Définir les patterns d'ingestion, de traitement et de stockage des données. Participer à la définition des standards en matière d'orchestration, d'observabilité, de sécurité. Évaluer différentes solutions techniques et réaliser des POC lorsque nécessaire. Identifier et recommander les composants cloud-native, open source ou internes les plus pertinents. Concevoir et documenter des standards, blueprints et composants réutilisables. Développement et accompagnement techniqueParticiper directement au développement de composants de la plateforme afin de valider les choix d'architecture. Développer des prototypes et des solutions permettant de débloquer les équipes projet. Contribuer à la création et à l'évolution de librairies, accélérateurs et implémentations de référence. Réaliser des revues de code et de conception. Veiller à la qualité, la scalabilité, la maintenabilité et la sécurité des solutions développées. Leadership techniqueÊtre le référent technique Data auprès des différentes entités accompagnées. Conseiller les équipes Data Engineers, Data Analysts et Data Architects sur les choix techniques et d'architecture. Accompagner la montée en compétence des équipes. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie : CI/CD, Infrastructure as Code, tests automatisés, documentation, observabilité et qualité du code.

Mission de l'équipe : Au sein d'une direction commerciale spécialisée dans les services financiers, l'équipe est responsable de l'orchestration des campagnes de communication et d'activation clients, depuis leur planification et leur conception jusqu'à leur diffusion et l'analyse de leurs performances. Les campagnes peuvent être commerciales, relationnelles ou réglementaires et sont déployées sur différents canaux. L'objectif est de soutenir le développement commercial auprès des clientèles particulières et professionnelles, tout en améliorant l'expérience client, la fidélisation et la pertinence des sollicitations dans le respect des exigences réglementaires et de maîtrise des risques. 1. Élaboration et optimisation du plan de campagnes clients La mission contribuera à définir et optimiser les différentes prises de parole adressées aux clients en fonction de leur cycle de vie, de leurs parcours et des offres proposées. Les principales responsabilités seront les suivantes : • Être force de proposition sur les campagnes et sollicitations clients. • Adopter une approche centrée client à chaque étape du processus. • Challenger et optimiser les campagnes d'entrée en relation, commerciales et relationnelles ainsi que les dispositifs de fidélisation, réactivation et rétention. • Assurer un référencement rigoureux des campagnes afin de maintenir une vision actualisée du portefeuille. • Analyser les résultats des campagnes et formuler des recommandations dans une logique d'amélioration continue. 2. Pilotage opérationnel des campagnes La mission prendra en charge la coordination et la mise en œuvre opérationnelle des campagnes en collaboration avec les équipes marketing, data et les différentes parties prenantes. Les principales activités seront les suivantes : • Participer à la définition des campagnes avec les équipes marketing. • Identifier les dispositifs et canaux les plus pertinents avec une approche orientée efficacité et ROI. • Contribuer à la définition des ciblages en lien avec les équipes marketing et les Data Analysts chargés de leur programmation. • Concevoir et rédiger les contenus nécessaires aux campagnes, notamment les textes et éléments visuels, et piloter les différents cycles de validation. • Garantir le respect des exigences juridiques, réglementaires et de conformité applicables aux campagnes. • Piloter le planning et communiquer régulièrement sur l'avancement auprès des différentes parties prenantes. • Mettre en place les dispositifs nécessaires à la mesure de l'efficacité des campagnes : groupes témoins, A/B testing et mécanismes de mesure de l'incrément. • Coordonner la mise en production et la diffusion des campagnes après réalisation des contrôles et validations nécessaires. 3. Analyse et pilotage de la performance La mission devra assurer le suivi de la performance des campagnes et contribuer à leur optimisation continue. Les principales responsabilités seront les suivantes : • Définir avec les équipes marketing les KPI adaptés à chaque campagne. • Produire les bilans de campagne à partir des KPI principaux, des incréments mesurés et des différents axes d'analyse disponibles. • Identifier les principaux enseignements et leviers d'optimisation. • Formaliser les recommandations permettant d'améliorer les campagnes futures. • Partager et présenter les bilans de performance auprès des différentes parties prenantes. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur trois dimensions : • Stratégie et optimisation des campagnes CRM et relationnelles. • Pilotage opérationnel des campagnes omnicanales. • Mesure de la performance et amélioration continue. En termes de responsabilités principales, la mission devra notamment prendre en charge les activités suivantes : • Piloter les campagnes depuis leur conception jusqu'à leur diffusion. • Optimiser les parcours et sollicitations en fonction du cycle de vie client. • Coordonner les équipes marketing, data et les autres parties prenantes. • Participer à la définition des ciblages. • Produire et coordonner les contenus nécessaires aux campagnes. • Garantir le respect des exigences réglementaires et de conformité. • Mettre en œuvre les dispositifs de mesure de performance et d'A/B testing. • Produire les KPI, analyser les résultats et formuler des recommandations d'optimisation. Secteur d'activité : Banque / Services financiers

1. Data Modeller — Plateforme Data Décisionnelle (AWS / Databricks)ContexteAu sein d'une plateforme data décisionnelle de grand groupe, vous prenez en charge la modélisation des data products mis à disposition sur la plateforme. Vous êtes au carrefour de plusieurs équipes et jouez un rôle central d'alignement puis d'implémentation de la modélisation. Missions principalesModéliser les data products disponibles sur la plateforme data décisionnelle. Assurer la cohérence de la modélisation physique avec le modèle conceptuel des données, en lien avec les rôles de la data gouvernance. Échanger avec l'équipe data plateforme en charge des ingestions pour aligner modélisation et flux entrants. Collaborer avec les data analysts dont les reports BI s'appuient sur le data modèle. Recueillir les besoins des utilisateurs avancés métier et les traduire dans la modélisation. Aligner l'ensemble des acteurs sur la modélisation, puis l'implémenter sur la plateforme (AWS + Databricks). Compétences requisesExpérience confirmée en modélisation de données (indispensable). Compétences Databricks (indispensable). Connaissance d'un environnement cloud AWS. Capacité à cadrer, aligner et faire converger des interlocuteurs techniques et métier. Aisance relationnelle et sens de la pédagogie. Environnement techniqueAWS, Databricks, plateforme data décisionnelle, outils de reporting BI. ModalitésLocalisation : Île-de-France — télétravail partiel possible. Langues : français ; anglais technique. Démarrage : dès que possible.

Missions principales1. Architecture et intégration Looker Définir le cadre d'intégration de Looker / LookML Implémenter les solutions Looker et LookML dans l'environnement GCP / S3NS ; Définir et mettre en œuvre l'interopérabilité entre Looker et l'architecture du Data Hub / Data Platform ; Accompagner la mise en œuvre des couches sémantiques dans une logique Data Mesh ; Identifier les contraintes, limites et points d'attention liés à l'utilisation de Looker dans l'écosystème existant ; Être force de proposition sur les choix d'architecture et les évolutions de la plateforme. 2. Industrialisation et DataOps Définir et mettre en œuvre les pratiques permettant d'industrialiser l'utilisation de Looker et LookML : Gestion des environnements et des espaces « bac à sable » ; Provisionnement et automatisation ; Versioning et gestion du cycle de vie ; Mise en place des pratiques CI/CD ; Templatisation et création de composants réutilisables ; Automatisation des processus ; Industrialisation des couches sémantiques et des dashboards ; Mise en place de pratiques DataOps / DevOps adaptées aux usages BI. 3. Gouvernance, sécurité et supervision Définir et mettre en place le cadre de gouvernance et de supervision autour de Looker : Définition des règles de sécurité et de gouvernance ; Gestion des habilitations, droits et accès ; Surveillance des incidents et de la disponibilité ; Suivi des performances ; Mise en place des bonnes pratiques de sécurité ; Suivi des coûts et optimisation FinOps ; Identification et traitement des écarts aux standards définis ; Mise en place des indicateurs et mécanismes de supervision pertinents. 4. Définition des standards et bonnes pratiques Looker Définir, documenter et faire appliquer un cadre commun d'utilisation de Looker, notamment sur : Les conventions de nommage ; La structuration des projets et des rapports ; La modélisation de la couche sémantique avec LookML ; La conception et la structuration des dashboards ; La création de templates réutilisables ; Le versioning et la gestion du cycle de vie des dashboards ; La gestion des droits et habilitations ; Les stratégies d'optimisation ; La gestion du caching BigQuery et Looker ; L'utilisation des vues matérialisées ; Les pratiques de développement, revue et mise en production. Le/la consultant(e) devra également être force de proposition, tout en restant à l'écoute des besoins et contraintes des utilisateurs. 5. Accompagnement et montée en compétences Une dimension importante de la mission sera consacrée au transfert de compétences auprès des équipes internes. À ce titre, le/la consultant(e) devra : Concevoir des guides et référentiels internes à destination des contributeurs Looker ; Mettre en place et animer des sessions de pair programming ; Mettre en place et animer des sessions de code review ; Accompagner les Data Analysts dans la conception de leurs modèles et dashboards ; Former et accompagner les différents profils amenés à utiliser Looker : Data Analysts, experts data, Ops, Business Analysts, équipes métiers, etc. ; Adapter son accompagnement à des niveaux de maturité Data hétérogènes ; Favoriser progressivement l'autonomie des équipes internes ; Construire une démarche d'onboarding et d'accompagnement réplicable par l'équipe BI & Analytics.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Développeur Strategy" pour un client dans le secteur du retail Description🏢 Le Contexte : L'Excellence Decisionnelle au Service de la Data Factory Au sein de la filiale informatique d'un grand groupe de distribution, la Direction Digital & Data pilote la modernisation du Système d'Information à travers son Data Lab. Pour accélérer la livraison de produits analytiques à forte valeur ajoutée, l'organisation évolue vers une structure Agile à l'échelle (Domaines, Tribus, Squads). Vous intégrerez la Data Factory au sein de la squad dédiée au domaine Équipement de la Maison. L'équipe conçoit, développe et déploie des produits décisionnels, analytiques et Data Science sur une plateforme Data moderne basée sur l'écosystème Cloud Azure et Databricks. Nous recherchons un(e) Développeur MicroStrategy / Data Analyst Senior pour prendre en charge la conception des couches sémantiques, le développement de tableaux de bord complexes et l'accompagnement des directions métiers dans l'exploitation de leurs indicateurs clés. 🎯 Vos Missions : Conception BI, Data Analysis & RestitutionRattaché(e) à la squad Agile, vos activités couvrent l'intégralité de la chaîne de valeur décisionnelle : 1. Analyse de Données & Cadrage Métier : Participer au recueil et à la traduction des besoins fonctionnels en spécifications analytiques. Réaliser des analyses de données poussées (requêtage SQL, contrôles de cohérence) pour accompagner les métiers dans l'interprétation de leurs KPIs. Mener les études d'impact sur le modèle de données avant chaque évolution. 2. Développement & Modélisation MicroStrategy (Majeure) : Concevoir, modéliser et maintenir la couche sémantique sous MicroStrategy (attributs, faits, métriques, hiérarchies). Développer des rapports, dossiers décisionnels et tableaux de bord (Dashboards / Dossiers) ergonomiques et interactifs sous MicroStrategy. Réaliser les tests unitaires et garantir la fiabilité des données restituées. 3. Performance & Maintenance : Analyser et optimiser les temps de réponse et les performances des requêtes/restitutions (optimisation SQL, caches, datamarts). Assurer la maintenance corrective et évolutive des applications décisionnelles existantes.

Dans le cadre d'un projet Data d'envergure au sein d'un environnement international, nous recherchons un Senior BI Engineer spécialisé Power BI pour intervenir sur la conception, l'optimisation et l'industrialisation des solutions de reporting et de visualisation de données. Le consultant sera principalement responsable de la couche BI et de la modélisation Power BI. Les flux d'ingestion, les pipelines de données ainsi que la partie back-end sur GCP / BigQuery seront pris en charge par un Data Engineer dédié. Les principales responsabilités seront les suivantes : Concevoir et faire évoluer des modèles de données robustes et performants, notamment en schémas en étoile ou en flocon. Développer, publier et maintenir des rapports et dashboards Power BI adaptés aux besoins des utilisateurs métier. Travailler sur des environnements comprenant des volumes de données importants en DirectQuery. Optimiser les modèles afin d'améliorer les temps de chargement, les performances des requêtes et la vitesse de rendu des rapports. Développer des mesures et calculs avancés en DAX, et réaliser le tuning des requêtes lorsque nécessaire. Concevoir des visualisations claires, lisibles et orientées vers les usages métier. Mettre en œuvre et maintenir la Row-Level Security (RLS) et les mécanismes de contrôle d'accès. Administrer et industrialiser les usages dans Power BI Service : workspaces, datasets, rapports, apps, publication et gestion des permissions. Fiabiliser les datasets et participer aux bonnes pratiques de gouvernance BI. Collaborer étroitement avec les Data Engineers, Data Analysts et équipes métier afin de traduire les besoins fonctionnels en solutions de restitution performantes.

Contexte : Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée aux sujets RSE au sein de la DSI d'un grand groupe bancaire. Le consultant interviendra en étroite collaboration avec les équipes métiers afin d'accompagner des projets liés aux enjeux environnementaux, notamment le suivi des consommations énergétiques et des solutions SaaS. Missions : Recueillir et analyser les besoins des métiers. Rédiger les spécifications fonctionnelles. Collaborer avec les Data Analysts et les équipes techniques. Participer aux phases de tests, de recette et de validation. Assurer le suivi des mises en production (MEP). Piloter les demandes fonctionnelles en autonomie. Être l'interlocuteur privilégié des équipes métiers sur les sujets fonctionnels.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Analytics Engineer (H/F)" pour un client dans le secteur des SaS RH Description🏢 Le Contexte : La Rigueur Logique au Service des Métriques StratégiquesAu sein du pôle Data, nous structurons notre plateforme décisionnelle pour accompagner la croissance rapide de nos activités et éclairer les prises de décision du Comex et des directions opérationnelles (Growth, Finance, Sales). Nous recherchons un(e) Analytics Engineer Senior. Doté(e) d'un profil hybride, vous combinez l'excellence technique d'un ingénieur de données (rigueur logicielle, modélisation) et la sensibilité produit/business d'un Data Analyst pour transformer des données brutes en modèles fiables, documentés et directement exploitables. 🎯 Vos Missions : Transformation dbt, Performance BigQuery & Product AnalyticsRattaché(e) à l'équipe Data, vos responsabilités couvrent l'intégralité du cycle de transformation et de valorisation : 1. Ingénierie & Transformation dbt (Majeure) : Concevoir, optimiser et tester la couche de transformation de données (couches staging, intermediate, marts) en appliquant la méthodologie de modélisation Kimball. Appliquer les exigences de la qualité logicielle aux données : écriture de tests automatisés, création de macros dbt, intégration dans les chaînes CI/CD et réalisation des revues de code (Code Reviews). 2. Optimisation & Performance BigQuery : Optimiser les requêtes SQL complexes et structurer les tables (partitionnement, clustering) pour garantir des temps de réponse rapides. Maîtriser et rationaliser les coûts d'exécution et de stockage sur Google Cloud Platform (BigQuery). 3. BI, Data Analysis & Impact Business : Concevoir et maintenir des tableaux de bord et visualisations sous Metabase pour les différentes équipes métiers. Mener des analyses ad-hoc à fort impact (analyse de funnels de conversion, études de cohortes, suivi de la rétention client) pour alimenter le Comex, la Finance, le Sales et la Growth. 4. Gouvernance & Métriques : Maintenir et enrichir la documentation technique ainsi que le dictionnaire de données. Définir, harmoniser et structurer le catalogue des métriques clés de l'entreprise (Single Source of Truth).

Qui sommes-nous ? Anafi Consulting est un cabinet de conseil spécialisé dans les transformations technologiques et organisationnelles. Nous accompagnons nos clients grands comptes dans leurs projets autour de la Data, des systèmes d'information, de la transformation des processus et du développement applicatif, en combinant expertise métier, compréhension des environnements IT et qualité du delivery. Votre rôle Dans le cadre du déploiement européen d'une plateforme de gestion et de commercialisation de véhicules d'occasion, nous recherchons deux Business Experts / Data Quality pour intervenir sur la fiabilisation et l'harmonisation d'un référentiel Customer Master Data. Le périmètre couvre 8 pays européens et plusieurs marques et entités juridiques disposant aujourd'hui de leurs propres référentiels et processus de création client. L'objectif de la mission est double : Fiabiliser et nettoyer les données clients existantes, notamment sur une population d'environ 12 000 clients actifs. Harmoniser et pérenniser les processus de création et de maintenance des clients entre les différents pays, marques et systèmes. Les deux consultants travailleront simultanément sur des périmètres distincts afin d'accélérer les travaux, tout en partageant leurs règles de gestion et leurs analyses pour garantir la cohérence globale du référentiel. Vos missions principales Data Quality & Analyse Extraire, consolider et analyser les données issues des différents référentiels. Construire et maintenir les fichiers de consolidation. Identifier les doublons, incohérences, données manquantes et anomalies. Analyser les quelque 12 000 clients actifs afin d'identifier les informations ou rattachements manquants. Vérifier la cohérence des clients entre les différentes marques, entités juridiques et systèmes. Définir et suivre des indicateurs de qualité et de taux de couverture des données. Proposer puis suivre les actions correctives. Customer Master Data Vérifier et corriger les attributs clients. Identifier les clients ou entités absents de certains référentiels. Définir les règles de regroupement et de rapprochement des clients. Garantir la cohérence des identifiants entre les différents systèmes. Piloter les demandes de création et de modification jusqu'à leur mise en production. Contrôler la qualité des données nouvellement créées. Process & Harmonisation Les processus de création et de modification sont aujourd'hui différents selon les pays et les marques, avec des délais pouvant aller de quelques jours à plusieurs semaines. Vous aurez donc également pour mission de : Cartographier les processus existants. Identifier les principaux points de blocage. Comparer les pratiques entre pays et entités. Définir des règles et processus communs lorsque cela est possible. Proposer des solutions permettant de réduire les délais de traitement. Formaliser et documenter les nouveaux processus. Contribuer à leur pérennisation auprès des équipes locales. Reporting & Pilotage Data Structurer un reporting permettant de suivre la qualité du référentiel. Définir des indicateurs de suivi et de couverture. Identifier les anomalies nécessitant une action. Contribuer à la mise en place de mécanismes d'alerte. Produire des reportings Data Quality permettant de piloter les actions de remédiation. Coordination internationale Travailler avec les équipes métiers et IT de plusieurs pays européens. Identifier et solliciter les bons interlocuteurs pour résoudre les anomalies. Animer ou participer aux ateliers fonctionnels. Documenter les règles de gestion. Partager les analyses et décisions avec le second consultant afin de garantir une approche homogène entre les différents périmètres. Environnement La mission ne nécessite pas d'être développeur ou expert technique. La priorité est donnée à la compréhension de la donnée, à Excel, à l'analyse et à la capacité à comprendre rapidement de nouveaux systèmes d'information. Environnement rencontré : Excel – niveau avancé indispensable Customer Master Data / référentiels clients Power BI / DAX SQL Server Oracle Flux de données Marketplace / plateformes digitales Différents référentiels et back-offices métiers La connaissance de Power BI ou SQL constitue un plus mais n'est pas un prérequis. Profil recherché 3 à 5 ans d'expérience minimum en tant que Business Analyst, Business Expert, Data Analyst ou sur des fonctions similaires. Expérience significative autour de la Data Quality, du Master Data Management ou des référentiels. Excellente maîtrise d'Excel et capacité à manipuler et analyser des volumes de données importants. Très forte rigueur dans l'analyse et le contrôle des données. Capacité à comprendre rapidement un nouvel environnement SI sans nécessairement disposer d'un profil technique. Capacité à analyser et remettre en question des processus existants. Autonomie et capacité à aller chercher l'information auprès de nombreux interlocuteurs. Approche structurée, pragmatique et orientée résolution de problèmes. Très bonnes capacités de communication. Anglais professionnel indispensable pour travailler avec les différents pays européens. Atouts appréciés Expérience dans le secteur automobile, distribution ou vente de véhicules. Connaissance des problématiques liées aux réseaux de concessionnaires. Expérience sur un projet international de Data Quality / MDM. Expérience de rationalisation ou d'harmonisation de processus. Connaissance de Power BI, DAX ou SQL Server Livrables attendus Référentiel Customer Master Data consolidé et fiabilisé. Identification et suivi des anomalies. Plan de remédiation Data Quality. Documentation des règles de gestion. Processus de création et de maintenance des données clients. Reporting Data Quality et indicateurs de couverture. Recommandations d'amélioration et d'harmonisation des processus.

Mission de l'équipe : Dans un contexte de renforcement des exigences réglementaires autour de la qualité et de la maîtrise des données, une grande banque européenne souhaite renforcer une équipe en charge de la qualité des données utilisées dans ses productions réglementaires et financières. L'objectif est de garantir un niveau élevé de qualité des données, de renforcer les dispositifs de contrôle associés et de piloter la remédiation des données critiques utilisées dans les reportings. La mission interviendra notamment sur des productions liées à IFRS 9, aux Stress Tests et à l'ICAAP, ainsi que sur les exigences de qualité des données associées aux principes BCBS 239. Elle s'articule autour de trois dimensions principales : 1. Analyse et pilotage de la qualité des données La mission est responsable du suivi et de l'analyse des indicateurs de qualité portant sur les données critiques utilisées dans les reportings réglementaires et le processus IFRS 9. Les principales activités comprennent : · Produire, suivre et analyser les indicateurs de Data Quality. · Comparer et analyser les résultats des Data Quality Assessments réalisés sur les données utilisées dans les reportings. · Identifier les anomalies et contribuer à déterminer leurs causes racines avec les équipes centrales et locales concernées. · Évaluer la criticité des anomalies identifiées et leur impact sur les productions concernées. 2. Pilotage des plans de remédiation À partir des anomalies et écarts identifiés, la mission devra définir et piloter les actions nécessaires à l'amélioration de la qualité des données. La mission devra notamment : · Définir avec les équipes centrales et locales les plans d'action de remédiation. · Construire et suivre la roadmap associée. · Piloter l'avancement des actions jusqu'à leur résolution. · Assurer le suivi des données considérées comme critiques au regard des principes BCBS 239. · Accompagner la stabilisation et le passage en fonctionnement courant des dispositifs déployés dans le cadre des projets suivis. 3. Évaluation et renforcement du dispositif de contrôle La mission devra analyser les contrôles existants portant sur les données utilisées dans les reportings réglementaires. Elle devra notamment : · Évaluer la couverture et la pertinence des contrôles existants. · Identifier les données ne disposant pas d'un dispositif de contrôle suffisamment structuré. · Proposer l'évolution des contrôles existants lorsque cela est nécessaire. · Définir de nouveaux contrôles sur les données critiques identifiées. · Contribuer à la mise en place d'un dispositif permettant de suivre durablement la qualité des données. 4. Pilotage transverse et gouvernance La mission comporte également une dimension importante de coordination et de pilotage. Elle devra notamment : · Cadrer les travaux en définissant l'approche, les jalons, la gouvernance et les livrables. · Organiser et animer les ateliers avec les différentes parties prenantes. · Préparer et organiser les comités opérationnels et de pilotage. · Rédiger et diffuser les comptes rendus et décisions associées. · Coordonner les équipes centrales et locales impliquées dans les analyses et plans de remédiation. · Produire les supports nécessaires au suivi des travaux et à la prise de décision. Les principaux livrables pourront notamment prendre la forme de supports de gouvernance, spécifications fonctionnelles et analyses techniques permettant aux équipes de suivre la qualité des données utilisées dans les reportings. Prestations demandées : La mission interviendra principalement sur les dimensions suivantes : · Pilotage et analyse de la Data Quality. · Analyse des Data Quality Assessments. · Production et analyse de KPI portant sur les données critiques. · Analyse des anomalies et identification des causes racines. · Définition et suivi des plans de remédiation. · Évaluation du dispositif de contrôle des données. · Définition et évolution des contrôles de Data Quality. · Pilotage transverse des différentes parties prenantes. · Organisation des ateliers et instances de gouvernance. · Suivi de la stabilisation et du passage en fonctionnement courant des dispositifs déployés. · Production des livrables fonctionnels, techniques et de gouvernance associée. Compétences requises : · Métiers : Data Quality Consultant, Data Quality Analyst, Data Management Consultant, Regulatory Data Consultant, Data Remediation Consultant, PMO Data Quality · Périmètre fonctionnel : Qualité des données, données critiques, reporting réglementaire, contrôle des données, suivi des anomalies, analyse des causes racines, plans de remédiation, production de KPI, gouvernance et pilotage transverse · Réglementation : BCBS 239, IFRS 9, Stress Tests, ICAAP · Modalité d'intervention : Hybride, 2 à 3 jours de télétravail par semaine · Localisation : Paris Nord Est · Du 12/10/2026 au 31/12/2026