Raison d'être du poste : Le Head of Data pilote la transformation data de l'organisation. L'équipe data est constitué de 3 Data Product Manager, 1 data eng et un principal data eng. Il assure l'interface stratégique entre les différentes directions métier et l'équipe technique data, en animant à la fois la roadmap macro de transformation (portée par les enjeux métier des différentes directions) et la roadmap technique de la data platform. Il garantit que la plateforme data devienne un socle capable d'alimenter en données fiables les autres outils et usages de l'entreprise, tout en fédérant les parties prenantes autour d'une vision commune. Finalités et Résultats Attendus : 1. Pilotage de la transformation data Construire et animer la roadmap macro de transformation data en lien avec les différentes directions (chacune portant ses propres enjeux et priorités), arbitrer les priorités, sécuriser les sponsors métier et rendre compte de l'avancement au comité de direction. 2. Animation de la roadmap technique de la data platform Définir et piloter la roadmap technique de la data platform, en particulier les chantiers permettant à la plateforme d'exposer et d'envoyer des données vers les autres outils de l'écosystème (BI, applicatifs métier, outils tiers), via des flux d'intégration fiables et documentés. Prévoir l'arrivée de l'IA pour alimenter les usages 3. Architecture et interopérabilité Garantir l'architecture cible de la plateforme (ingestion, stockage, transformation, exposition), définir les standards d'intégration (API, connecteurs, flux) permettant la diffusion des données vers les systèmes consommateurs, et arbitrer les choix technologiques avec les équipes techniques. 4. Gouvernance et qualité des données Mettre en place la gouvernance data (propriété des données, sécurité des accès, qualité, conformité), animer les instances pour maintenir et trancher les decisions et s'assurer de la fiabilité des données diffusées vers les outils cibles. 5. Fédération et accompagnement des parties prenantes Animer la communauté des sponsors et relais métier des différentes directions, vulgariser les enjeux techniques auprès des directions, et accompagner la montée en compétence des équipes sur les usages data. 6. Pilotage d'équipe et de la delivery Encadrer ou coordonner les équipes techniques (internes et/ou prestataires) en charge de la construction et de l'exploitation de la data platform, et suivre l'avancement des chantiers techniques. Les conditions 📍 Lille 🏢 Présentiel requis durant les 4 premiers mois, puis possibilité de 2 jours de télétravail par semaine. Un poste à forte dimension stratégique et transverse, destiné à un profil senior souhaitant prendre de la hauteur et porter pleinement les enjeux Data et Transformation de l'entreprise.
Dans le cadre d'un programme stratégique de Data & Analytics, nous recherchons un(e) Senior Functional Data Architect pour contribuer à la structuration et à l'évolution de l'architecture fonctionnelle des données. Vous interviendrez sur des sujets variés liés à l'Analytics, l'IA, la Data Governance et le Master Data Management (MDM), avec un focus particulier sur les données du système d'information et les données IT : applications, projets, infrastructures, ITSM, spécifications, etc. Votre rôle sera de garantir une structuration cohérente et durable des données et des plateformes Data, en facilitant leur exploitation par les équipes métiers et techniques, aussi bien pour des usages analytiques classiques que pour des cas d'usage avancés en IA et Data Science. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les experts métiers, Data Architects, Enterprise Architects, architectes techniques, Data Engineers, Data Scientists et Data Product Managers. Vos missions Architecture fonctionnelle des données Comprendre les processus métiers et l'architecture Data du système d'information. Analyser les différents domaines fonctionnels : ERP, CRM, PIM, MDM, applications métier, ITSM et plateformes Data. Définir et faire évoluer les modèles de données fonctionnels. Enrichir les ontologies d'entreprise et formaliser les principales entités de données ainsi que leurs relations sémantiques. Cartographier les actifs Data existants et identifier les opportunités de standardisation et de réutilisation. Contribuer à la définition d'une architecture Data cohérente à moyen et long terme. Data Modeling & Data Products Analyser les besoins fonctionnels actuels et futurs en matière de données. Concevoir des modèles de données standardisés, cohérents et réutilisables. Définir les mécanismes d'agrégation, de consolidation, de normalisation et de dénormalisation adaptés aux usages. Faciliter la mise à disposition des données en self-service. Contribuer à la conception de datasets destinés à être consommés via une Data Marketplace. Évaluer les modèles de données et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité aux standards définis. MDM & Data Governance Définir le positionnement des flux MDM au sein du système d'information. Contribuer à la mise en cohérence des données de référence entre les différents domaines fonctionnels. Appliquer les principes et standards de Data Governance. Veiller au respect des règles de classification, confidentialité, protection des données et gestion des accès. Prendre en compte les politiques de conservation et de gestion des risques liés aux données. Accompagner les équipes métiers et IT dans la définition des exigences de gouvernance. Data Quality & Métadonnées Identifier les exigences métiers en matière de Data Quality. Accompagner les équipes dans la définition et le positionnement des contrôles de qualité des données. Gérer et enrichir les métadonnées associées aux datasets. Garantir la bonne compréhension de la couverture, de la disponibilité et de la fraîcheur métier des données. Contribuer à la certification de la conformité des datasets avec les standards d'architecture et de gouvernance. Modélisation des processus Documenter les principaux processus métiers produisant ou consommant des données. Modéliser ces processus en BPMN. Identifier les interactions entre processus, données, applications et acteurs. Faciliter la compréhension commune entre équipes métiers et équipes Data / IT. Innovation & IA Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA pour accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Utiliser les outils d'IA afin d'améliorer l'efficacité et la qualité des livrables.
