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En tant qu’AI Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle, allant du Machine Learning classique aux cas d’usage de GenAI. Vous travaillez au cœur des plateformes Data et ML afin de garantir la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des modèles et services IA mis en production, au service des équipes métiers et produits. Expérience attendue : 3+ ans en ingénierie IA / ML / Data, avec une forte orientation production. Vous correspondez au/à la AI Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique , de rigueur et de pragmatisme Vous êtes autonome, proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous savez communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, et vulgariser des sujets complexes Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes (qualité, délais, coûts) et respecter vos engagements Vous disposez d’un solide bagage en software engineering , vous permettant de développer des solutions IA robustes, lisibles, maintenables et testables , principalement en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning (Git) et les workflows collaboratifs associés Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data / ML Cloud (ex. Databricks ou équivalent) Vous comprenez les enjeux de préparation des données , de feature engineering et de qualité des datasets pour les usages ML / AI Vous avez une experience dans l’ industrialisation des modèles ML , incluant entraînement, validation, versioning et déploiement Vous êtes sensibilisé aux pratiques MLOps (gestion du cycle de vie des modèles, reproductibilité, monitoring) Vous avez une appétence pour les cas d’usage GenAI (LLM, RAG, embeddings, agents) et savez concevoir et mettre en œuvre de frameworks d’évaluation pour les systèmes GenAI incluant : évaluation de la qualité des réponses (relevance, faithfulness, completeness), validation des chaînes de retrieval et d’embeddings, comparaison de prompts, modèles ou configurations

En tant que Tech Lead, vous êtes l'expert Data Engineering et le référent technique dans vos missions. Vous intervenez principalement sur les problématiques d’ingestion, de traitement et d’industrialisation des données sur la data plateforme. Sans être responsable de l’architecture Data globale, vous avez un rôle clé dans la qualité des livrables, la standardisation des pratiques et la montée en compétence des Data Engineers. Expérience attendue : 7 à 12+ ans en Data Engineering avec une expérience dans un rôle de référent technique Vous correspondez au/à la Tech Lead que nous recherchons si : Vous disposez d’un leadership technique , reconnu et légitime auprès des équipes Vous savez animer, encadrer et fédérer une équipe autour de bonnes pratiques techniques et d’objectifs communs Vous faites preuve d’une excellente communication , associée à une forte capacité pédagogique Vous adoptez un esprit critique constructif et savez challenger les choix techniques dans une logique d’amélioration continue Vous êtes capable de prendre du recul sur des problématiques techniques afin de proposer des solutions pertinentes et durables Vous êtes autonome , proactif et doté d’un fort sens des responsabilités Vous favorisez le partage de connaissances et la montée en compétence collective Vous savez collaborer efficacement avec des rôles transverses (Architectes, Product Owners, DevOps, ML Engineers) Vous maîtrisez Python et SQL à un niveau avancé , avec une forte sensibilité aux bonnes pratiques de software engineering (qualité, maintenabilité, testabilité) Vous êtes capable de définir, documenter et faire appliquer des standards de développement , incluant la structuration des projets, les conventions de code et les stratégies de tests Vous avez une expérience significative dans la mise en place et la maintenance de chaînes CI/CD appliquées aux pipelines Data Vous portez une attention particulière à la qualité des données , à la testabilité et à l’ observabilité des pipelines en production Vous pratiquez régulièrement les revues de code , le mentoring et l’accompagnement technique des Data Engineers Vous êtes en mesure de concevoir des frameworks internes et des briques techniques réutilisables afin d’industrialiser et standardiser les développements Vous comprenez les enjeux de performance, de scalabilité et de maîtrise des coûts , et savez les intégrer dans vos choix techniques

En tant qu’AI Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle, allant du Machine Learning classique aux cas d’usage de GenAI. Vous travaillez au cœur des plateformes Data et ML afin de garantir la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des modèles et services IA mis en production, au service des équipes métiers et produits. Expérience attendue : 3+ ans en ingénierie IA / ML / Data, avec une forte orientation production. Vous correspondez au/à la AI Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique , de rigueur et de pragmatisme Vous êtes autonome, proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous savez communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, et vulgariser des sujets complexes Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes (qualité, délais, coûts) et respecter vos engagements Vous disposez d’un solide bagage en software engineering , vous permettant de développer des solutions IA robustes, lisibles, maintenables et testables , principalement en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning (Git) et les workflows collaboratifs associés Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data / ML Cloud (ex. Databricks ou équivalent) Vous comprenez les enjeux de préparation des données , de feature engineering et de qualité des datasets pour les usages ML / AI Vous avez une experience dans l’ industrialisation des modèles ML , incluant entraînement, validation, versioning et déploiement Vous êtes sensibilisé aux pratiques MLOps (gestion du cycle de vie des modèles, reproductibilité, monitoring) Vous avez une appétence pour les cas d’usage GenAI (LLM, RAG, embeddings, agents) et savez concevoir et mettre en œuvre de frameworks d’évaluation pour les systèmes GenAI incluant : évaluation de la qualité des réponses (relevance, faithfulness, completeness), validation des chaînes de retrieval et d’embeddings, comparaison de prompts, modèles ou configurations

En tant que Data Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’optimisation de pipelines de données robustes et scalables. Vous travaillez au cœur des plateformes Data afin de garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées par les équipes métiers, BI et Data Science. Expérience attendue : 3 à 8+ ans en ingénierie Data. Vous correspondez au/à la Data Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique et d’une grande rigueur Vous êtes autonome , proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous êtes capable de communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques comme non techniques Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes et respecter vos engagements Vous disposez d’un bon esprit de synthèse et êtes orienté résultats et valeur métier Vous avez une bonne connaissance des environnements Business Intelligence , Big Data et des architectures Lakehouse Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data modernes (Cloud) Vous maîtrisez SQL comme langage d’interrogation des données et avez des notions de modélisation de données (architecture médaillon, modèle en étoile …) Vous disposez d’un bagage en software engineering , vous permettant d’écrire un code robuste, lisible, maintenable et testable, notamment en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes sensibilisé aux principes de qualité logicielle (tests unitaires, tests d’intégration, revue de code) Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning ( Git ) et les workflows collaboratifs associés Vous savez concevoir des pipelines Data comme de véritables produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, de l’évolutivité et de l’observabilité

En tant que Tech Lead, vous êtes l'expert Data Engineering et le référent technique dans vos missions. Vous intervenez principalement sur les problématiques d’ingestion, de traitement et d’industrialisation des données sur la data plateforme. Sans être responsable de l’architecture Data globale, vous avez un rôle clé dans la qualité des livrables, la standardisation des pratiques et la montée en compétence des Data Engineers. Expérience attendue : 7 à 12+ ans en Data Engineering avec une expérience dans un rôle de référent technique Vous correspondez au/à la Tech Lead que nous recherchons si : Vous disposez d’un leadership technique , reconnu et légitime auprès des équipes Vous savez animer, encadrer et fédérer une équipe autour de bonnes pratiques techniques et d’objectifs communs Vous faites preuve d’une excellente communication , associée à une forte capacité pédagogique Vous adoptez un esprit critique constructif et savez challenger les choix techniques dans une logique d’amélioration continue Vous êtes capable de prendre du recul sur des problématiques techniques afin de proposer des solutions pertinentes et durables Vous êtes autonome , proactif et doté d’un fort sens des responsabilités Vous favorisez le partage de connaissances et la montée en compétence collective Vous savez collaborer efficacement avec des rôles transverses (Architectes, Product Owners, DevOps, ML Engineers) Vous maîtrisez Python et SQL à un niveau avancé , avec une forte sensibilité aux bonnes pratiques de software engineering (qualité, maintenabilité, testabilité) Vous êtes capable de définir, documenter et faire appliquer des standards de développement , incluant la structuration des projets, les conventions de code et les stratégies de tests Vous avez une expérience significative dans la mise en place et la maintenance de chaînes CI/CD appliquées aux pipelines Data Vous portez une attention particulière à la qualité des données , à la testabilité et à l’ observabilité des pipelines en production Vous pratiquez régulièrement les revues de code , le mentoring et l’accompagnement technique des Data Engineers Vous êtes en mesure de concevoir des frameworks internes et des briques techniques réutilisables afin d’industrialiser et standardiser les développements Vous comprenez les enjeux de performance, de scalabilité et de maîtrise des coûts , et savez les intégrer dans vos choix techniques

Contexte Dans le cadre du renforcement de son équipe data, notre client recherche un Data Engineer très technique , passionné par les technologies data modernes. Focus 100 % technique , avec un fort esprit geek / builder . Missions principales En tant que Data Engineer, tu interviendras sur des projets data à forte valeur technique : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants Travailler sur des plateformes Snowflake et/ou Databricks Développer des traitements data en Python (niveau avancé attendu) Optimiser et écrire des requêtes SQL complexes Participer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques data Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données Collaborer avec des profils techniques au sein de l’équipe data Profil recherché Nous recherchons avant tout un passionné de data et de technologie , avec une forte appétence pour les environnements techniques exigeants. Compétences techniques indispensables : Très bon niveau en Python (clean code, performance, bonnes pratiques) Excellent niveau en SQL Expérience significative sur Snowflake et/ou Databricks Solide culture Data Engineering À l’aise avec les environnements cloud et les architectures data modernes Bon niveau d'anglais Soft skills : Profil geek , curieux et passionné par la data Forte autonomie technique Goût pour le code bien fait et les défis techniques Capacité à échanger avec des équipes techniques exigeantes

En tant que Data Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’optimisation de pipelines de données robustes et scalables. Vous travaillez au cœur des plateformes Data afin de garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées par les équipes métiers, BI et Data Science. Expérience attendue : 3 à 8+ ans en ingénierie Data. Vous correspondez au/à la Data Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique et d’une grande rigueur Vous êtes autonome , proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous êtes capable de communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques comme non techniques Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes et respecter vos engagements Vous disposez d’un bon esprit de synthèse et êtes orienté résultats et valeur métier Vous avez une bonne connaissance des environnements Business Intelligence , Big Data et des architectures Lakehouse Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data modernes (Cloud) Vous maîtrisez SQL comme langage d’interrogation des données et avez des notions de modélisation de données (architecture médaillon, modèle en étoile …) Vous disposez d’un bagage en software engineering , vous permettant d’écrire un code robuste, lisible, maintenable et testable, notamment en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes sensibilisé aux principes de qualité logicielle (tests unitaires, tests d’intégration, revue de code) Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning ( Git ) et les workflows collaboratifs associés Vous savez concevoir des pipelines Data comme de véritables produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, de l’évolutivité et de l’observabilité

En tant que Data Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’optimisation de pipelines de données robustes et scalables. Vous travaillez au cœur des plateformes Data afin de garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées par les équipes métiers, BI et Data Science. Expérience attendue : 3 à 8+ ans en ingénierie Data. Vous correspondez au/à la Data Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique et d’une grande rigueur Vous êtes autonome , proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous êtes capable de communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques comme non techniques Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes et respecter vos engagements Vous disposez d’un bon esprit de synthèse et êtes orienté résultats et valeur métier Vous avez une bonne connaissance des environnements Business Intelligence , Big Data et des architectures Lakehouse Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data modernes (Cloud) Vous maîtrisez SQL comme langage d’interrogation des données et avez des notions de modélisation de données (architecture médaillon, modèle en étoile …) Vous disposez d’un bagage en software engineering , vous permettant d’écrire un code robuste, lisible, maintenable et testable, notamment en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes sensibilisé aux principes de qualité logicielle (tests unitaires, tests d’intégration, revue de code) Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning ( Git ) et les workflows collaboratifs associés Vous savez concevoir des pipelines Data comme de véritables produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, de l’évolutivité et de l’observabilité

Contexte : Dans le cadre de projets data stratégiques, le consultant interviendra pour assurer l’analyse, le traitement et la qualité des données provenant des équipes N2 en usine. Il participera à toutes les phases, de la collecte des besoins à la mise en production et au support post-déploiement, en environnement Agile. Missions principales : Recueillir et analyser les besoins métiers . Formaliser les user stories pour les développements et traitements de données. Réaliser l’analyse des données provenant des équipes N2. Participer à la phase de recette et vérifier la qualité des livrables. Contribuer aux déploiements et aux mises en production. Rédiger et maintenir la documentation fonctionnelle et technique . Assurer le support post-mise en production . Compétences requises : Databricks Python SQL avancé Azure Fundamentals Expérience de travail en environnement Agile Connaissance des enjeux data : qualité, traçabilité, gouvernance Anglais : niveau B2 minimum (TOEIC 785–940)

Descriptif du poste Expert reconnu en plateforme de données et architecture Lakehouse, incluant : Optimisation Spark / PySpark (AQE, broadcast joins, stratégies de caching, autoscaling de cluster). Politiques de cluster, configuration de cluster et pool, et optimisation des coûts. Monitoring, diagnostics et dépannage des performances à l'aide de métriques et event logs. APIs REST et CLI pour l'automatisation. Expert reconnu en utilisation de Delta Lake, incluant : Pipelines d'ingestion et de transformation (Bronze–Silver–Gold). Delta Live Tables pour les pipelines de production (CDC, expectations, orchestration). Structured streaming et traitement incrémental. Débogage des goulots d'étranglement de performance dans les workloads Delta (data skew, petits fichiers, auto-compaction). Expert reconnu en : Python pour l'ingénierie des données, programmation orientée objet, data science, tests unitaires (pytest) et packaging. SQL (SQL analytique, window functions, SQL Databricks). Spark / PySpark pour le traitement distribué et l'optimisation. Expert reconnu en utilisation de Unity Catalog, incluant : Implémentation du contrôle d'accès granulaire (sécurité au niveau des lignes et colonnes, vues dynamiques, masquage). Gestion des objets Unity Catalog à grande échelle (catalogs, schémas, tables, modèles et gouvernance des fonctions). Pratiques de développement sécurisé, protection des données et conformité réglementaire (RGPD, PII). Expert reconnu en Databricks Jobs et Workflows (orchestration des tâches, retries, monitoring), incluant : Databricks Repos et intégration Git / Gitflow. Déploiement des assets Databricks (notebooks, jobs, pipelines DLT) via des pipelines CI/CD. Databricks SQL editor et SQL Warehouses pour les dashboards ou pipelines de production. Infrastructure as Code utilisant Terraform (providers Databricks et Azure) et ARM templates. Maîtrise avancée de l'écosystème Databricks Machine Learning et Generative AI. Maîtrise avancée de MLflow (experiment tracking, model registry, model serving). Maîtrise avancée de la construction de pipelines ML utilisant Databricks AutoML, Feature Store et feature engineering. Expérience pratique avérée avec les outils de développement basés sur l'IA, incluant les workflows basés sur des agents. Bonne compréhension des normes d'interopérabilité émergentes telles que le Model Context Protocol (MCP) ou équivalent. Capacité à évaluer de manière critique et à intégrer de manière sécurisée les résultats générés par l'IA dans les workflows de développement.

Contexte Dans le cadre de la structuration de la plateforme data, nous recherchons un Data Engineer pour concevoir, développer et industrialiser les pipelines de données au sein d’une architecture moderne de type Lakehouse sur Azure. Le rôle est orienté build & delivery, avec une forte dimension technique. Missions principales Concevoir et développer des pipelines ELT robustes et scalables Intégrer, transformer et fiabiliser des données issues de multiples sources Développer des traitements distribués en PySpark sur Databricks Orchestrer les flux via Azure Data Factory Optimiser les performances, la qualité et la maintenabilité des jobs Mettre en place des contrôles de data quality, monitoring et alerting Participer à la modélisation des datasets (modèle dimensionnel / star schema) Documenter les flux (lineage, métadonnées, bonnes pratiques) Collaborer avec les équipes BI / Data Analyst / métiers (Power BI) Stack technique Databricks (Spark / PySpark) Azure Data Factory SQL avancé Python Power BI (consommation et compréhension des besoins BI) Azure Data Lake / Lakehouse Compétences requises (must-have) Très bon niveau SQL Python / PySpark confirmé Expérience concrète sur Databricks Expérience Azure Data Factory Conception de pipelines ELT en production Modélisation dimensionnelle Bonne culture performance & fiabilité data Compétences appréciées (nice-to-have) Data quality / data governance / lineage Data Vault Azure Logic Apps Infrastructure as Code (Terraform, CI/CD) Expérience Snowflake ou autres plateformes cloud data Bonne compréhension des enjeux BI / Power BI Profil recherché 3 à 7+ ans d’expérience en Data Engineering À l’aise en environnement cloud Azure Capacité à coder proprement et à industrialiser Esprit produit / orienté valeur métier Autonome, force de proposition

Objectifs de la mission Renforcer l’équipe pour accélérer la livraison des modèles de données Fiabiliser et optimiser les pipelines existants Challenger les pratiques en place et proposer des axes d’amélioration Contribuer à la montée en compétences avancée de l’équipe sur DBT Environnement technique Datalake / Datawarehouse : Databricks Transformations : DBT Data Catalog / Gouvernance : Data Galaxy Versioning : Git Compétences requises Compréhension fonctionnelle : Expert DBT : Expert Modélisation de données : Expertise confirmée

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Azure pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes analytiques cloud natives sur Microsoft Azure. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (refonte des pipelines, migration vers des traitements serverless, optimisation des modèles analytiques) et guiderez leur mise en œuvre avec Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Synapse, Azure Data Lake et Event Hubs. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes d’observabilité et de qualité des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering cloud native et d’usage avancé d’Azure. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Contexte de la mission : Viveris accompagne ses clients dans la conception, le développement et la mise en oeuvre de solutions analytiques avancées. Dans ce cadre, nous recherchons un Expert sur la technologie Databricks afin d'accompagner notre client dans la migration de ses usages vers cette technologie. Vous êtes intégré dans une Direction des Systèmes d'Information, dans une équipe transverse en charge des domaines Data, Analytics et IA composée de 30 personnes. Responsabilités : - Concevoir et implémenter des pipelines de données performants sur Databricks ; - Optimiser les processus de traitement et d'analyse de données massives ; - Développer des modèles de machine learning et les déployer sur Databricks ; - Assurer la maintenance et l'évolution des infrastructures et des environnements existants ; - Fournir un support technique et des recommandations pour optimiser les performances sur Databricks.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Architecte Data Azure pour définir et piloter l’évolution des plateformes de données cloud natives sur Microsoft Azure. Vous analyserez les architectures existantes, identifierez les limites techniques et proposerez des trajectoires cibles adaptées aux enjeux métiers, techniques et opérationnels. Vous guiderez la conception de nouvelles architectures en intégrant des services et technologies Azure tels que Azure Data Lake, Azure Databricks, Azure Synapse, Azure Data Factory et Event Hubs, ou des approches lakehouse lorsque pertinent. Vous serez responsable des choix structurants en matière de stockage, de traitement, de gouvernance, de sécurité et de qualité des données, en veillant à la performance, à la scalabilité et à la résilience des plateformes. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Cloud et DevOps pour garantir une mise en œuvre industrialisée, alignée avec les standards d’entreprise et les contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans l’animation d’ateliers techniques, la formalisation de patterns d’architecture et l’accompagnement des équipes dans l’adoption des meilleures pratiques data sur Azure.

VOS RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Recueillir et évaluer les besoins en matière de qualité des données Accompagner et organiser des ateliers avec les data owners pour comprendre le cycle de vie des données et collecter les exigences en matière de qualité des données (règles, impacts de la non-qualité, parties prenantes, etc.) Interagir et se coordonner avec les autres parties prenantes du projet (Data Steward, Data Engineer, Data Manager…) pour s’aligner sur les contrôles Vérifier et valider la pertinence des règles de qualité des données et leur faisabilité Documenter les règles de qualité dans le catalogue de données (Collibra) Mettre en oeuvre les normes et politique de qualité des données sur votre périmètre pour garantir l'opérabilité des données tout au long de leur cycle de vie dans l'entreprise Concevoir et mettre en œuvre des outils de contrôles et de visualisations de la qualité des données, y compris des alertes pour détecter les erreurs et les incohérences Mettre en œuvre et animer les processus de remédiation afin d’assurer l’amélioration continue du dispositif de qualité des données Implémenter des outils pour automatiser les tâches de contrôle et de correction des données. Etre force de proposition auprès de la Stream Leader Data pour permettre la mise à l’échelle des futurs déploiements Contribuer et participer activement à la communauté des Data Quality Manager