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

ContexteDans le cadre de projets de transformation Data auprès de grands comptes, notamment dans le secteur bancaire et financier, nous recherchons un(e) Business Analyst Data disposant d'une expérience de l'environnement Dataiku. Vous interviendrez à l'interface entre les équipes métiers, Data et IT afin de contribuer à la conception et au déploiement de solutions permettant d'exploiter et de valoriser les données. MissionsRecueillir et analyser les besoins métiers liés à la Data. Animer des ateliers avec les métiers, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists et équipes IT. Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles et exigences Data. Identifier et analyser les différentes sources de données. Participer à la définition des règles de gestion et de transformation des données. Réaliser des analyses de données afin de valider les besoins et identifier les écarts. Contribuer à la conception et à l'évolution de workflows Dataiku. Participer à la préparation, transformation et exploitation des données dans Dataiku DSS. Contrôler la qualité, la cohérence et la complétude des données. Participer à la définition des règles de Data Quality. Réaliser des requêtes et analyses SQL. Définir les scénarios et cas de tests. Piloter ou réaliser la recette fonctionnelle des solutions Data. Identifier et suivre les anomalies de données. Participer à la documentation des flux, traitements, règles de gestion et Data Lineage. Accompagner les utilisateurs dans l'appropriation des solutions.

ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

SummaryThe primary function of the Data Engineer role is to design, develop, and maintain scalable data pipelines on the Databricks platform to facilitate the energy transition for retail customers in Belgium. This role aims to support the implementation of the Databricks platform within the context of an AWS environment, enabling efficient data processing for various projects. Main Responsibilities:Core duty description: This role involves managing and optimizing data processes to support various business projects. Design, develop, and maintain scalable data pipelines on the Databricks platform. Manage data ingestion processes from various sources into the Databricks environment. Implement and optimize ETL (Extract, Transform, Load) processes to ensure efficient data transformation and integration. Ensure data quality, integrity, and security across all data pipelines. Monitor and troubleshoot data pipeline performance, implementing necessary maintenance and updates. Document data pipeline processes, technical specifications, and best practices. Conduct knowledge transfer to the Data Engineer team responsible for managing the platform in the future. Key Requirements:Strong skills in SQL and relevant programming languages (e.g., Python). Proven expertise in Databricks and AWS services. K.modal expertise in Databricks to support BI activities (Kimball modeling). Analytical mindset with attention to detail. Strong communication and collaboration skills. Nice to Have:Experience in Datawarehouse or Lakehouse projects. Additional programming languages beyond SQL and Python. Experience with data quality management tools. Other Details:Location: Belgium Team Structure: Reporting to a Project Lead and a Tech Lead/Data Architect. Qualifications: Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, or a related field. Experience: Minimum 3 years in SQL and Data warehousing, and 2 years with Databricks. Languages: Fluent in Dutch or French and English.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un(e) Data Engineer pour intervenir sur une plateforme Data à fort volume, au sein d'un environnement international et orienté produit. Vous rejoindrez une équipe technique en charge de construire, industrialiser et faire évoluer des solutions permettant de collecter, transformer, fiabiliser et exposer la donnée à destination des équipes Data et métiers. L'environnement repose sur une Modern Data Stack, avec une architecture de type Lakehouse, et de forts enjeux autour de la scalabilité, de l'automatisation et de la qualité des données. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Collecter, transformer et mettre à disposition des données provenant de différentes sources. Développer des traitements en Python / PySpark / SQL. Orchestrer les pipelines de données et les workflows avec Airflow. Participer à la modélisation et à la structuration des données. Développer et maintenir les transformations avec dbt. Mettre en place des contrôles permettant de garantir la qualité et la fiabilité des données. Optimiser les performances et les coûts des traitements. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data. Contribuer aux sujets de Data Governance, Data Lineage et Data Contracts. Appliquer les bonnes pratiques de Software Engineering : Git, GitHub, CI/CD, tests et documentation. Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts et Data Scientists. Environnement techniqueCloud : AWS / GCP Data Platform : Databricks, S3 Processing : Spark / PySpark Langages : Python, SQL, idéalement Scala Orchestration : Airflow Transformation : dbt Data Quality : Great Expectations Versioning / Delivery : Git, GitHub, CI/CD Data : Lakehouse, Data Lineage, Data Governance, Data Contracts Méthodologies : Agile / Scrum / Kanban

L'objet de cette consultation est une prestation de Data Steward sur le domaine Mesures et Relations Contractuelles 1. Superviser la qualité des données du domaine a. Créer des « Key Quality Indicators » (KQI) permettant de surveiller les données en travaillant avec les data quality manager dans notre outil de surveillance c. Prioriser et mettre en place un plan de remédiation pour les indicateurs critiques 2. Piloter les activités Data du domaine a. En lien avec le Data Owner, définir une roadmap sur les aspects catalogages et surveillance des données b. Suivre la roadmap, faire remonter les alertes, et procéder aux ajustements si nécessaire c. Présenter les avancées en comité trimestriel de Gouvernance des Données 3. Alimenter et mettre à jour le catalogue de données dans Collibra et le Modèle Objet Métier d. En lien avec les Data Owner des différents domaines, mettre à jour le catalogue métier dans Collibra (data domain, data concept, business rules, quality rules, statuts, etc) e. Enrichir le Modèle Objet métier dans Collibra f. En lien avec les équipes Data et SI, cartographier les données techniques et établir les lineage avec les concepts métier dans Collibra. 4. Evaluer l'impact Data des fonctionnalités et évolutions de la DCP (Data by Design) a. A travers la réalisation d'un Visa Data en phase de design/conception, évaluer l'impact qu'une nouvelle fonctionnalité ou une évolution aura sur les données et règles déjà en place dans les bases, les reporting, les applications, l'usage, etc. b. Le Visa Data est à construire en lien avec l'Epic Owner (ou chef de projet), l'urbaniste/architecte et le Data Owner du ou des domaines concernés.

Contexte : renfort au sein des équipes data, sur un périmètre mêlant développement et exploitation. Environnement exigeant : volumes importants de données financières, forte dépendance des équipes de recherche et de trading à la fraîcheur et à la fiabilité des données. Le rôle : Développement Python sur des projets data / data engineering (évolutions, outillage, industrialisation) Support de production niveau 2 : investigation d'incidents sur les pipelines (analyse de logs, identification des causes, correctifs, replays) Gestion des alertes et suivi des traitements Sujets de data quality : contrôles sur les flux entrants, détection d'anomalies, fiabilisation

BI Consultant – Dutch / FrenchLocalisation : Bruxelles, Belgique Secteur : Énergie Langue : Néerlandais ou Français ContexteDans le cadre d'un projet dans le secteur de l'énergie, nous recherchons un Consultant BI capable d'accompagner les équipes métier dans l'analyse, la valorisation et l'exploitation des données. Le consultant intégrera une équipe Data & Innovation et contribuera au développement d'une véritable culture data au sein de l'entreprise. Missions principalesComprendre les processus métier et les enjeux liés aux domaines Grid, Finance et Logistique. Recueillir, analyser et challenger les besoins des utilisateurs. Traduire les problématiques métier en analyses de données pertinentes et en recommandations opérationnelles. Concevoir et développer des rapports et dashboards Power BI pour les différentes lignes métier. Concevoir des visualisations claires, intuitives et orientées utilisateurs. Appliquer les principes de Data Storytelling et d'Information Design. Accompagner les utilisateurs dans l'interprétation des résultats et l'adoption des solutions proposées. Contribuer aux initiatives du Data Office autour de la Data Governance, Data Quality et Data Products. Participer à la diffusion d'une culture Data au sein de l'entreprise. Data & InnovationLe profil recherché doit être curieux, ouvert à l'innovation et attentif aux évolutions du marché Data & Analytics. Une bonne connaissance ou un intérêt pour les sujets suivants est apprécié : Data Products Data Mesh Data Governance Data Quality Intelligence artificielle générative et analytique Utilisation de l'IA pour améliorer la productivité et accélérer l'analyse des données. Compétences requisesBusiness & secteurExpérience significative en Data Analysis et accompagnement des métiers. Expérience significative dans le secteur de l'énergie, permettant de comprendre rapidement les enjeux et processus spécifiques du domaine. Capacité à traduire les besoins métier en solutions analytiques à forte valeur ajoutée. Capacité à fournir des analyses permettant d'appuyer la prise de décision. Data & AnalyticsExpérience significative dans un environnement Data Warehouse, Data Platform ou plateforme analytique équivalente. Très bonne compréhension des concepts de : Modélisation des données Intégration des données Valorisation des données SQL : maîtrise indispensable. Capacité à analyser des données complexes et à en extraire des insights exploitables pour le métier. Reporting & VisualisationExpérience significative avec Microsoft Power BI. Maîtrise de la conception de rapports et dashboards orientés métier. Bonne connaissance des principes de : Data Visualization Ergonomie Data Storytelling Information Design AtoutsExpérience avec SAS Visual Analytics. Certification officielle Microsoft Power BI. Profil recherchéNous recherchons un Consultant BI confirmé/senior, orienté métier et data, capable de faire le lien entre les besoins business et les solutions analytiques. Le candidat doit être autonome, analytique, communicatif et capable de transformer des données complexes en recommandations claires et exploitables. Langue : Néerlandais ou Français. ⚠️ Point important : l'expérience dans le secteur de l'énergie et la maîtrise de Power BI sont des critères majeurs pour cette mission.

Contexte Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud

Contexte : Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data & IA au sein d'un grand groupe bancaire, le client recherche un Business Analyst pour contribuer à la mise en place d'un comptoir de données Finance & Risques sur AWS. Le consultant interviendra dans un environnement SAFe afin de spécifier les besoins métiers, garantir la qualité des données et accompagner les phases de recette. Missions : · Recueillir et formaliser les besoins métiers Finance & Risques. · Spécifier les données nécessaires aux usages bancaires. · Définir et piloter les règles de Data Quality. · Réaliser les recettes et contrôler la qualité des données. · Collaborer avec les équipes Data, Finance, Risques et IT. · Participer aux travaux autour de la plateforme Data & IA sur AWS. · Contribuer à l'amélioration continue des référentiels de données. Compétences requises : · Business Analysis. · Reporting réglementaire bancaire (Anacrédit, COREP, RUBA). · Finance bancaire et Risques (risque de crédit, ALM, performance...). · Data Quality. · SQL. · Analyse de données. · Cloud AWS. · Méthodologie SAFe.

Positionné au sein de la DSI de l'entreprise, le Data Engineer intègrera l'équipe Conso Data qui traite les données de consommation des clients afin de les exposer sur les canaux digitaux. Il devra : - Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques en collaboration avec les membres de l'équipe. - Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels. - Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, macro-chiffrage, refinements, rétrospectives, etc.). - Concevoir et faire évoluer les architectures de données basées sur l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements de données en production. (Jobs Databricks et APIs) - Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations techniques, des bonnes pratiques et des innovations. Il sera notamment amené à : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers. - Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données à l'aide des outils Databricks. - Modéliser les données dans les tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, indexation, optimisation et gouvernance. - Optimiser les performances des traitements Databricks (Spark, Delta Lake, gestion des coûts et du temps d'exécution). - Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD. - Concevoir, développer et maintenir des APIs permettant l'exposition et la consommation des données. - Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality), de monitoring et d'alerting. - Identifier, analyser et résoudre les incidents de production tout en assurant le suivi des actions correctives. - Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre. - Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques Data Engineering Environnement Technique : - Python, SQL - Spark, PySpark, DBUtils - FastApi, Pytest - Databricks, Unity Catalog - Ariflow (migration vers Databricks Workflow) - AWS (Lambda, secrect manager, Bucket S3, ECS) - Git et gestion du versioning - Déploiement pipeline CI/CD

La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté Data Quality & Data Governance auprès d'un acteur international du secteur bancaire. Le consultant contribuera à la structuration et à l'industrialisation d'un Data Quality Framework transverse couvrant plusieurs entités internationales. L'objectif est de renforcer les dispositifs existants de qualité des données, actuellement basés sur des tests techniques, afin de mettre en place un framework structuré couvrant les dimensions de qualité, les besoins métiers et les exigences d'audit. La mission inclut la définition de KPIs centraux cross-entités, la mise en place de data contracts sur les différentes couches de l'architecture médaillon, le développement de contrôles métier auditables, l'évaluation d'outils de monitoring Data Quality, l'intégration de quality gates dans les pipelines CI/CD, ainsi que l'exploration de solutions IA appliquées à la qualité des données.

Directeur de Programme SAP / Expert Data Migration MM PM QM Localisation : Île-de-France (91) - 2j/semaine sur site, 3 j/s télétravail Démarrage ASAP Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique SAP visant la migration vers SAP S/4HANA, notre client recherche un profil senior capable de piloter les activités de migration de données sur les domaines Logistique et Qualité / Exécution. Le consultant sera responsable de la coordination des activités de migration, de la qualité des données et de la sécurisation du transfert vers SAP. Missions principales Direction de programme Data Migration Définir et gouverner la stratégie de migration des données. Superviser les travaux des équipes métiers et techniques. Garantir le respect des jalons du programme. Assurer le pilotage transverse des domaines Logistique et Qualité/Exécution. Pilotage des activités de migration Coordination des opérations d'extraction, transformation et chargement des données. Validation des mappings de données. Contrôle de la qualité des données migrées. Gestion des risques et plans d'actions associés. Gouvernance et coordination Animation des comités de suivi. Coordination avec les responsables métiers, l'IT et les intégrateurs. Arbitrage des sujets complexes. Pilotage des indicateurs de performance. Qualité et sécurisation des données Définition des règles de contrôle qualité. Supervision des campagnes de tests. Analyse des anomalies de migration. Validation des actions correctives. Amélioration continue Mise en place des retours d'expérience. Optimisation des processus de migration. Capitalisation documentaire. Préparation des phases de cut-over. Compétences requises SAP SAP S/4HANA Data Migration MM PM QM SAP Data Services LSMW / outils de migration Modèles de données SAP Data Management Gouvernance des données Data Quality Mapping et transformation Migration de données massives Pilotage de programme Gestion multi-streams Gestion de risques Gouvernance de programme Coordination métiers / IT Outils Excel avancé (volumes importants) Power BI Reporting et KPI Outils d'analyse de données Profil recherché 12 à 15 ans d'expérience minimum. Expérience confirmée sur des programmes SAP de grande ampleur. Expertise reconnue en migration de données SAP. Expérience industrielle (aéronautique, défense ou industrie complexe fortement appréciée). Leadership, rigueur et excellente capacité d'analyse. Livrables attendus Stratégie de migration validée. Plan de migration et jalons. Mapping et règles de transformation. Rapports de qualité des données. Reporting d'avancement. Dossiers d'anomalies et plans d'actions. Bilans de migrations. Retours d'expérience et recommandations d'optimisation

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) à La Ciotat, France. Contexte : Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Les missions attendues par le Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) : Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud Localisation : La ciotat (13) Télétravail : 2 à 3 jours par semaine Anglais : obligatoire (environnement international) Expérience attendue : 3 à 5 ans