Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data quality

Votre mission consistera à : Définir et évaluer les attributs clés de la qualité des données. Analyser en profondeur les données invalides ou manquantes afin d'en identifier les causes principales. Concevoir et implémenter des tableaux de bord pertinents pour le suivi de la qualité des données CMDB. Auditer et optimiser les processus métier ayant un impact sur la qualité des données. Contribuer activement à l'élaboration et à l'évolution de la stratégie de qualité des données de la CMDB. Coordonner et piloter les actions de remédiation de la qualité des données en étroite collaboration avec les Data Owners et les équipes à l’origine des données. Proposer et mettre en œuvre des solutions techniques ou des mises à jour de données. Rédiger une documentation technique et fonctionnelle exhaustive, ainsi que des articles de base de connaissances (knowledge articles). Animer et participer au réseau des utilisateurs pour promouvoir l'adhésion aux objectifs de gouvernance des données.

Intitulé du poste Data Analyst – Microsoft Dynamics & Power BI Missions principales Maîtriser l’environnement CRM Microsoft Dynamics et comprendre les modèles de données métiers associés. Assurer la maintenance évolutive et corrective des dashboards Power BI existants (optimisation, mises à jour, qualité des visuels). Concevoir et développer de nouveaux tableaux de bord adaptés aux besoins métiers, en intégrant les indicateurs clés de performance (KPI). Mettre en place des outils et règles de contrôle garantissant la qualité, la cohérence et la fiabilité de la donnée, tant dans le CRM que dans les tableaux de bord. Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre leurs enjeux, traduire les besoins en spécifications analytiques et assurer un pilotage par la donnée fiable. Participer à l’amélioration continue du modèle de données et des processus d’alimentation du CRM et de Power BI. Livrables attendus Dashboards Power BI fonctionnels, documentés et maintenables. Documentation data (dictionnaire, mapping, règles de gestion, contrôles qualité). Rapports réguliers sur les KPI et analyses ad hoc. Plans d’actions data quality et suivi de leur mise en œuvre. Compétences techniques Microsoft Dynamics CRM : niveau expert Microsoft Power BI : expert (DAX, Power Query, modélisation, datasets) Conception et reporting KPI : expert Maîtrise de la pensée analytique : confirmé Connaissance des bonnes pratiques de data quality et gouvernance Compétences transverses Rigueur analytique & sens critique Capacité à vulgariser et restituer clairement des insights métier Autonomie dans la gestion des besoins et délais Aptitude à collaborer avec des équipes non techniques Langues Français : bilingue Anglais : opérationnel / requis Profil recherché Expérience confirmée en Data Analysis, idéalement dans un environnement CRM Capacité à travailler sur des sujets mêlant process métier, CRM et Business Intelligence Confort avec des environnements data complexes et des enjeux de qualité de données

Nous cherchons un (e) Business Analyst IFRS9 capable de coordonner les équipes Risque, Finance, Data et IT pour la mise en œuvre, la maintenance et l’évolution des processus liés à la norme IFRS9, au risque de crédit et au reporting réglementaire (COREP / Bâle III / Bâle IV). Le poste garantit la qualité, la cohérence et la conformité des données utilisées pour le calcul des provisions IFRS9 et des RWA. Responsabilités principales Analyser et formaliser les besoins métiers IFRS9, risque de crédit et reporting prudentiel (COREP, FINREP, Bâle III/IV) Rédiger les spécifications fonctionnelles et User Stories (Agile / Scrum) Participer aux ateliers fonctionnels avec les équipes métier : Risque, Finance, Modélisation, Data Définir et contrôler les règles de gestion pour PD, LGD, EAD et provisions IFRS9 Contrôler la qualité, la complétude et la traçabilité des données (data lineage, data quality) Préparer et exécuter les tests de recette : fonctionnelle, intégration, non-régression Valider les résultats avant mise en production (MEP) et assurer le support post-déploiement Contribuer à la production et à la fiabilité des reportings réglementaires (COREP / RWA) Participer à l’amélioration continue des processus IFRS9 / Bâle et à la veille réglementaire Environnement technique et fonctionnel Réglementaire : IFRS9, Bâle III / IV, COREP, FINREP Risque de crédit : PD, LGD, EAD, RWA, Stages 1/2/3, ECL Méthodologie : Agile / Scrum (backlog, sprints, user stories, tests, MEP) Outils : SQL, SAS, Python (contrôles et extractions), JIRA, Confluence, Excel avancé Data : Datawarehouse Risque/Finance, data quality, automatisation reporting

Au sein d’un grand groupe industriel international spécialisé dans les solutions électriques, vous intégrerez le pôle Data rattaché à la DSI. L’équipe Data Quality, composée de 4 personnes, a pour mission de garantir la fiabilité et la cohérence des données (Customer, RH, Produit, etc.) dans un contexte multiculturel. L’enjeu est d’assurer la mise à disposition de données fiables, exploitables et de haute qualité au service des équipes métiers et des partenaires distributeurs. Missions qui vous serez conférés : Assurer la qualité, la cohérence et la complétude des données sur l’ensemble des périmètres (client, RH, produit…). Mettre en œuvre et superviser les processus ETL avec l’outil Informatica , validé comme solution principale au sein du pôle Data. Collaborer avec les équipes métiers pour recueillir, analyser et formaliser les besoins en matière de données. Organiser et animer des ateliers métiers afin de traduire les besoins fonctionnels en spécifications techniques. Participer aux projets d’ AMOA Data : rédaction des spécifications, accompagnement des utilisateurs, suivi de la mise en production. Contribuer à la modélisation et à la gouvernance des données , dans une logique d’amélioration continue. Créer et maintenir des rapports et tableaux de bord dans Power BI.

Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : - Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients en collaboration avec le Data Platform Architect - Analyser et conseiller pour améliorer l’efficacité des solutions Snowflake chez nos clients. - Participer à la rédaction des dossiers d’architecture et des spécifications techniques. - Mettre en œuvre des stratégies d’exploitation de la plateforme Snowflake. - Développer et superviser des flux d’intégration (batch ou streaming) pour des volumes importants de données. - Surveiller les jobs ETL/ELT, logs et alertes, et optimiser les temps de traitement. - Administrer Snowflake chez ton client (gestion des rôles, permissions, warehouses). - Optimiser les requêtes SQL (à l’aide du Query Profile). - Contrôler la qualité des données (Data Quality) et la consommation des ressources (FinOps). - Tester, valider et documenter les développements. - Réaliser des audits et projets d’optimisation.

Teksystems recherche pour l'un de ses clients grand compte un(e) Data ingénieur (H/F) Missions principales : o Implémentation des composants Microsoft Fabric liés aux cas d’usage prioritaires o Conception et industrialisation de pipelines d’ingestion/traitement (ETL/ELT), APIs et modèles de données avec Microsoft Fabric o Observabilité, data quality, tests, CI/CD et documentation technique o Optimisation coûts/performance, sécurité et conformité o Collaboration étroite avec Data Analysts et équipes métiers

Contexte de la mission : Nous cherchons un Architecte Data, dont la mission sera de travailler sur différents aspects de l'architecture de données. Il sera le garant de l'urbanisation de la donnée, de sa cohérence et de sa circulation de la donnée au sein d'un écosystème complexe et siloté. Il assure l'interopérabilité, la qualité et la valorisation des données issues des différents silos applicatifs. Objectifs principaux de la mission : · Urbaniser le SI Data : Définir et piloter la trajectoire pour passer d'un SI siloté à une architecture data-centric (orientée service/API et/ou hub de données). · Garantir la cohérence technique : Assurer la définition d'un langage commun et la gestion des données de référence (MDM) à travers les applications. · Définir le cadre d’implémentation des données : proposer la méthode pour rendre les données accessibles et interopérables pour les usages Métier (BI, reporting opérationnel, information voyageurs temps réel, maintenance prédictive…) Activités et Responsabilités Clés Ø Architecture & Modélisation · Cartographie du SI Data en lien avec le gestionnaire des données : Établir et maintenir la cartographie des données (conceptuelle, logique) et des flux inter-applicatifs, en cohérence avec la cartographie globale du SI. · Modélisation des données : Définir et gouverner les objets métier centraux conformément aux spécifications fournies par les métiers et définir les modalités d’interactions des différents systèmes avec ces objets (fréquence, pattern, performance, liaisons entre les différents objets.) · Standards & Normes : Aider à l’intégration et la bonne implémentation des standards du transport public (NeTEx pour l'offre théorique et tarifaire, SIRI pour le temps réel…) dans les projets internes et externe, il doit également assurer une veille sur les standards. Ø Conception des Échanges & Interopérabilité · Définition des Interfaces : En collaboration avec les équipes d’architecture et de développement, concevoir les ‘contrats d'interface’ (API, Webservices, Messages, ETL) entre les solutions éditeur ou solutions maison en utilisant les plateformes d'intégration (ESB, API Management, Message Broker…). · Validation des flux : S'assurer que le dimensionnement des flux de données répondent aux besoins fonctionnels et aux contraintes de performance (ex : criticité du temps réel entre le SAE et l'application mobile). Ø Gouvernance, Qualité & Conformité des Données · Master Data Management (MDM) : En collaboration avec les gestionnaires de la donnée Identifier les applications ‘ maîtres ’ pour chaque donnée de référence (produit / billettique, véhicule/Mainta…) · Stratégie de Mise en Qualité (Data Quality) : Contribuer à la définition de la stratégie de qualité des données, en combinant des approches métier et techniques : o Stratégie Métier : Accompagner les référents métier (Ex : Gestionnaires des données) dans la définition des règles de gestion et dans les processus de correction des anomalies à la source o Stratégie Technique : Définir et contribuer à la mise en œuvre des contrôles de qualité automatisés (profiling, dédoublonnage, validation de format) au sein des flux de données (via l'ETL, l'ESB) et des tableaux de bord de suivi de la qualité des données (Data Quality Monitoring) à destination des métiers et de la DSI. · Sécurité & Conformité : Garantir que l'architecture data respecte les contraintes de sécurité (NIS2) et de protection des données personnelles (RGPD sur le CRM et la Billettique…). Ø Pilotage de Projets & Vision Stratégique · Support aux Projets : Agir en tant qu'expert Data pour tous les nouveaux projets · Cadrage Architectural : Rédiger les Dossiers d'Architecture Technique (DAT) sur le volet Data

Notre client, grand acteur industriel est à la recherche de son futur Chef de projet Data (H/F) pour ses sites proche de Lyon en raison d'une transformation DATA d'envergure. Vous intervenez au sein de la Direction de la Transformation Digitale, sur le pôle Data Build, dans un contexte multi-sites et fortement transverse Vos missions : Il sera attendu que vous ayez : * Capacité à structurer un programme Data Groupe, à en assurer le pilotage, à garantir la qualité et la gouvernance. * Vision transversale : métiers, SI, data ; pragmatisme et sens de l’opérationnel. * Sens du résultat, respect des délais et des objectifs, rigueur dans le suivi. * Esprit de pilotage, leadership projet, capacité à arbitrer et prioriser dans un contexte parfois incertain. Au sein du pôle Data Build vous devrez faire : * Recueil et cadrage des besoins métiers (finance, supply-chain, marketing, commercial, …) et traduction en spécifications fonctionnelles data / SI. * Pilotage de projets Data end-to-end : MDM fournisseur, gouvernance data, data quality, catalogue data / PIM, BI. * Animation des ateliers, comités projet, COPIL / instances décisionnelles, coordination transverse métiers ↔ techniques. * Suivi planification / budget / livrables / jalons / risques / arbitrages, notamment dans un contexte “build → run”. * Coordination avec les équipes BI / IT pour les développements et intégrations. * Gouvernance des données : définition des référentiels, qualité, cohérence, conformité des process. * Reporting projet & data : suivi des KPIs, reporting aux instances de gouvernance, formalisation des livrables. * Capacité à piloter plusieurs projets simultanément, dans un cadre industriel et multi-disciplinaires.

Notre client, grand acteur industriel est à la recherche de son futur Chef de projet Data (H/F) pour ses sites proche de Lyon en raison d'une transformation DATA d'envergure. Vous intervenez au sein de la Direction de la Transformation Digitale, sur le pôle Data Build, dans un contexte multi-sites et fortement transverse Vos missions : Il sera attendu que vous ayez : * Capacité à structurer un programme Data Groupe, à en assurer le pilotage, à garantir la qualité et la gouvernance. * Vision transversale : métiers, SI, data ; pragmatisme et sens de l’opérationnel. * Sens du résultat, respect des délais et des objectifs, rigueur dans le suivi. * Esprit de pilotage, leadership projet, capacité à arbitrer et prioriser dans un contexte parfois incertain. Au sein du pôle Data Build vous devrez faire : * Recueil et cadrage des besoins métiers (finance, supply-chain, marketing, commercial, …) et traduction en spécifications fonctionnelles data / SI. * Pilotage de projets Data end-to-end : MDM fournisseur, gouvernance data, data quality, catalogue data / PIM, BI. * Animation des ateliers, comités projet, COPIL / instances décisionnelles, coordination transverse métiers ↔ techniques. * Suivi planification / budget / livrables / jalons / risques / arbitrages, notamment dans un contexte “build → run”. * Coordination avec les équipes BI / IT pour les développements et intégrations. * Gouvernance des données : définition des référentiels, qualité, cohérence, conformité des process. * Reporting projet & data : suivi des KPIs, reporting aux instances de gouvernance, formalisation des livrables. * Capacité à piloter plusieurs projets simultanément, dans un cadre industriel et multi-disciplinaires.

Notre client dans le secteur Industrie recherche un Chef de projet fonctionnel data F/H Descriptif de la mission: La mission consiste à piloter le déploiement de plusieurs projets de pôle Data Build, en assurant la reprise de projets en cours et le déploiement de projets à la roadmap Exemple de projets en cours : Déploiement MDM Fournisseur sur la solution IDMC Projets de Data Quality Le profil pourra être en interaction avec tous les domaines métier nécessaires à la contribution des projets (Marketing, Sales, Supply Chain, finance, autres…) Devra être en capacité d'interagir des équipes techniques et particulièrement BI Expertises attendues Intervention sur des projets en tant que Chef de projet et/ou BA Capacité à gérer en parallèle plusieurs projets pas forcément en adhérence les uns avec les autres Capacité à descendre dans le détail quand nécessaire (ateliers, coproj) Capacité à synthétiser pour reporting et instances décisionnelles Capacité à travailler avec des métiers et des ressources plus techniques Animation de comités projet / instances projets / ateliers / Copil Suivi de planning / budget / délivrables Adaptation rapide à de nouveaux sujets, environnements Soft skills : Savoir travailler dans un environnement où les impacts du build sur le run doivent être maitrisées et validées Savoir gérer des stop & Go en fonctions des contraintes et arbitrages Compétences / Qualités indispensables: Chefferie de projet, Business Analyst, Avoir piloté et participé à des projets MDM/DataGouvernance/Data Catalog/PIM/BI Compétences / Qualités qui seraient un +: Permis B Obligatoire Véhicule impératif

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un Data analyst H/F Descriptif de la mission: Data Analyst : La mission s’inscrit dans le cadre des activités data et marketing du groupe (secteur énergie). Elle porte principalement sur : • Développement de modèles d’apprentissage automatique pour la segmentation de la clientèle, permettant un ciblage personnalisé des offres (Python, SQL, Power BI). • Conception et automatisation de reportings et d’indicateurs de performance (KPIs) pour évaluer l’efficacité des stratégies et opérations marketing, ainsi que pour assurer le suivi des performances du programme de fidélité Club, facilitant la prise de décision et l’optimisation des actions marketing (Python, SQL, Power BI). • Amélioration de l’analyse sémantique des avis Google et des enquêtes de satisfaction à l’aide de l’IA, afin d’extraire des insights actionnables en créant des thématiques intégrées dans une application Power BI. Les axes d’amélioration incluent : optimisation des méthodes d’analyse existantes, prise en compte des retours des CDR et CDS, et mise en place d’alertes automatiques lors de l’apparition de nouveaux thèmes (Databricks AWS, Python, Power BI). • Analyse du comportement client vis-à-vis du nouveau programme de fidélité et estimation de son coût. • Analyses ponctuelles sur la base de données clients et leurs transactions. Objectifs et livrables • Participer à l'amélioration continue de la data quality. • Contribuer au déploiement des IA génératives au sein du Réseau.

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de nos activités Data & IA , Winside recherche un Data Steward pour intervenir en régie chez un grand acteur national du secteur des services publics (nom volontairement anonymisé). Rattaché au Responsable Data du client, le Data Steward jouera un rôle clé dans l’ opérationnalisation de la gouvernance, de la qualité et de la valorisation des données , en collaboration avec les équipes IT et les équipes métiers. Le projet prioritaire du client en 2026 est la migration de son système d’information métier . L’enjeu consiste à capitaliser sur les travaux réalisés dans le cadre de cette migration pour structurer et documenter les données, tout en minimisant l’effort demandé aux équipes métiers. Les périmètres de données concernés sont : Les objets métiers impactés par les nouvelles fonctionnalités du SI cible. L’objet métier Client (référentiel client). Missions principales 1. Mise en place d’un Data Catalog & Glossaire métier Définir l’outil et la structure du data catalog dans une approche « juste nécessaire » (Excel, Notion… pas de solution outillée prévue en 2026). Rédiger les définitions fonctionnelles des données (glossaire). Formaliser le cycle de vie des données. Structurer, harmoniser et animer la documentation fonctionnelle et technique des données. 2. Mise en place d’un cadre de Data Quality Management Définir les principes, règles et contrôles de qualité des données. Concevoir les workflows de gestion entre acteurs IT et métiers. Participer à la conception des tableaux de bord de qualité et de l’alerting associé. 3. Appui à la conception du modèle de gouvernance des données Définir processus, rôles, responsabilités et instances de gouvernance. Accompagner la structuration du modèle opérationnel.

- Garantir la cohérence et la fiabilité des données financières et analytiques dans le nouvel environnement SAP S/4HANA. - Accompagner la direction financière dans la redéfinition et l’implémentation des nouveaux processus analytiques (axes, objets de coûts, modèles de reporting). - Piloter les chantiers d’impacts transverses (chaîne de validation, droits et rôles, data quality, risques). - Coordonner avec le Chef de Projet IT et les intégrateurs pour assurer l’alignement fonctionnel et technique. - Superviser le plan de pilotage projet : plannings, risques, coûts, livrables. - Contribuer aux phases de recette fonctionnelle, à la documentation des nouveaux processus et à la préparation des livrables pour les commissaires aux comptes (CAC). - Participer et animer les comités projet et comités de pilotage. - Produire les reportings d’avancement et documentation projet.

Cherry pick est à la recherche d'un Data analyst pour l'un de ses clients dans le secteur de l'énergie. 🎯 Objectifs de la mission Travailler en collaboration directe avec le Data Lead TGP , les BPO , les Data Domain Owners et les équipes achats afin de : Développer et maintenir le backlog des cas d’usage Data Quality . Paramétrer l’outil Tale of Data pour identifier les anomalies, rapprocher les données provenant de différents systèmes achats et produire les outputs attendus. Suivre et améliorer en continu le niveau de qualité des données à l’aide d’indicateurs fiables et automatisés. Accompagner les équipes dans la conduite et le pilotage des campagnes de nettoyage . Être force de proposition sur l’amélioration des processus, formats et traitements des données. 📌 Responsabilités & Livrables attendus 1. Gestion des cas d’usage Data Quality Identifier et co-construire les cas d’usage avec les BPO et Data Domain Owners. Maintenir et prioriser le backlog (nouveaux besoins, évolutions, corrections). 2. Paramétrage de l’outil Tale of Data Configurer les règles de contrôle qualité (contrôles automatiques, seuils, business rules). Réaliser les rapprochements de données entre les différents outils achats. Produire les livrables opérationnels : listes d’erreurs, fichiers de référentiels, exports de données, emails d’alertes automatiques. 3. Production de KPI Data Quality Définir et documenter les indicateurs de qualité par périmètre. Construire des dashboards permettant le suivi régulier de la qualité des données. 4. Support aux campagnes de nettoyage Préparation et communication des jeux de données à nettoyer. Suivi de l’avancement et relances auprès des équipes concernées. Consolidation des résultats et reporting. 5. Amélioration continue & Expertise Recommander des améliorations sur la structuration des données, les processus de traitement ou la gouvernance. Proposer des optimisations sur l’utilisation de l’outil Tale of Data.

OBJECTIF Le projet est actuellement lancé avec une mise sous contrôle qualité des données critiques et des plans d’action de remédiation avec les systèmes informatiques de gestion. Le département nécessite l’expertise d’un Data Analyst afin d’améliorer l’analyse des données au sein de l’entreprise. Ce poste est essentiel pour interpréter et analyser la qualité des données clés du business et du métier, tout en collaborant étroitement avec les équipes métiers et IT. Le Data Analyst sera en charge de la mise en oeuvre des analyses pour élaborer les contrôles de qualité de données et les KPIs, d’assurer le maintien et les évolutions du Data Quality Dashboard, de participer aux plans d’action de remédiation, en collaboration avec l’équipe Data du département, et avec les responsables informatiques / métiers des applications.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, Un Chef de Projet (H/F) DATA FABRIC Sur Grenoble Contexte projet : Mise en place de la nouvelle organisation data dont l’objectif primaire est de préparer et d’organiser les moyens pour répondre aux enjeux de valorisation, d’exploitation et de gouvernance de la donnée d’entreprise. Objectif Projet : La mise en place de la Data Fabric : La conception et l’implémentation d’un socle d’architecture robuste, scalable et modulaire La définition du plan de migration L’intégration d’un ensemble de briques technologiques Le déploiement et le suivi opérationnel du plan de migration. Exigences profils : Profil Data Manager avec des fondations solides en Architecture cloud et urbanisme du décisionnel Une expérience préalable en tant qu’Architecte ou chef de projet sur des enjeux similaires est nécessaire Bonne compréhension des enjeux de gouvernance et de management de la donnée Connaissance du socle technologique (infrastructure, architecture) et maîtrise des briques applicatives impliquées (ETL, ELT, ESB, Data WareHouse, LakeHouse, Catalogue). Capacité à piloter des projets en mode multi-acteurs (partenaire externe, métiers, IT, sous-traitants). Excellente communication et capacité à fédérer les parties prenantes. Anglais courant Environnement Technique : Data Pipeline (ETLT, CDC) ESB / ETL (messagerie, artefact de transformation custom) Stockage (Warehouse, Lakehouse) Data Product Catalog (gouvernance & distribution) Data Quality Management Data Stewardship Data Catalog (Semantic Layer) Automations Monitoring, lineage & administration partagés