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Nous voulons un profil polyvalent technico-fonctionnel orienté Data, Data Quality, Développement & DevOps (avec une vision globale). 20 % : Technique applicative (DevOps & Développement) 20 % : Data Gouvernance & Catalogage 20 % : Data transverse 40 % : Data Quality Confirmé : entre 3/7 ans d’expérience Contexte Au sein de la Data Factory, la mission s’inscrit dans le cadre du renforcement de l’outillage et des pratiques de Data Management sur la plateforme Data et sur les sujets de Data Quality Groupe. L’objectif est d’accompagner l’industrialisation des pratiques de gouvernance de la donnée, d’améliorer la qualité des données, de fiabiliser les mises en production et de renforcer la traçabilité et la conformité des activités data. Objectifs de la mission Le consultant interviendra pour : renforcer l’industrialisation des pratiques de Data Management sur la plateforme Data améliorer l’outillage de catalogage, de lineage et d’interconnexion entre outils, contribuer au chantier Data Quality fonctionnelle au niveau Groupe, garantir la conformité aux exigences de gouvernance data et de traçabilité, accompagner les métiers et équipes projets dans l’usage des outils et livrables de gouvernance. Positionnement Rattachement opérationnel : sous la supervision du Product Owner de la Plateforme Data Groupe Reporting hiérarchique : manager des plateformes Data Interactions fréquentes avec : référents Data métiers, équipes Gouvernance Data Groupe, squads projets, intervenants IT / DSI. Participation aux principales cérémonies Agile de l’équipe. Missions principales 1. Administration et amélioration des outils de Data Management Garantir la cohérence globale des paramétrages des fonctions Data Management dans le socle Data & IA. Administrer ou contribuer à l’administration des outils de gestion de métadonnées et de catalogage. Assurer la continuité et l’amélioration de la qualité de l’écosystème d’outils. Gérer les interconnexions pour garantir un linéage fiable entre outils, notamment Databricks et Collibra. Produire la documentation d’exploitation et les modes opératoires. Identifier des améliorations pragmatiques pour réduire les tâches manuelles et augmenter le taux de tables documentées/taggées. 2. Contribution à la gouvernance Data Groupe Apporter son expertise sur l’offre de services autour du Data Catalogue Groupe / Collibra. Contribuer à la structuration du programme Data Quality fonctionnelle : méthodologie, planning, audits, reporting, coordination avec les BU. 3. Accompagnement méthodologique des produits Data métier Accompagner les Data Owners métiers dans les ateliers de qualification des sources. Garantir la cohérence des CCD (Cadres de Confiance Data). Assister les équipes sur la production des Contrats d’Interface et Contrats de Consommation. Faire monter les équipes en autonomie sur les outils fournis, notamment via coaching et accompagnement. 4. Gouvernance, conformité et pilotage Documenter le patrimoine de données avec une vision transverse. Vérifier le bon renseignement des métadonnées techniques de la recette à la production. Contrôler et fiabiliser le linéage. Maintenir la qualité du catalogage : définitions, descriptions, tags, propriétaires, périmètres. Classifier les données selon leur sensibilité : DCP, données business sensibles, santé, etc. Fournir des tableaux de bord sur la qualité des données et la gouvernance dans la plateforme Data Suivre l’avancement sur plusieurs projets en parallèle. Tenir à jour la matrice Applications x Domaine. Rédiger des comptes rendus orientés actions / décisions. Alerter rapidement et formellement en cas de retard ou dépendance bloquante.

Dans le cadre de l’évolution de sa Data Platform, le client recherche un Data Engineer Python pour intervenir au sein de l’équipe DataHub Core Platform. La mission consiste à contribuer aux projets de migration vers une nouvelle plateforme, au développement de nouveaux cas d’usage BI ainsi qu’à la mise en place de workflows en Python. Le consultant participera également à des projets stratégiques tels que le Transaction Profiling, le Data Quality Framework (DQF) et le Data Lineage, avec pour objectif d’améliorer la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données. Il sera aussi en charge du développement de modules Python mutualisés, réutilisables sur l’ensemble des projets data, dans un environnement dynamique et orienté gouvernance des données.

Freelance Data Catalog Engineer – Collibra Mission – Data Platform / Data Governance Nous recherchons un(e) Freelance Data Catalog Engineer spécialisé(e) Collibra pour accompagner l’évolution et l’intégration du Data Catalog au sein d’un écosystème data moderne. Vos missions Configuration & développement Collibra Concevoir et implémenter des solutions répondant aux besoins métiers Administrer et configurer le Data Catalog (workflows, assets, modèles) Développer et déployer des workflows adaptés aux cas d’usage Recueillir, analyser et prioriser les besoins utilisateurs Intégration Data Platform Participer à l’intégration du Data Catalog avec les outils de la Data Platform Développer et maintenir les échanges de métadonnées (APIs, connecteurs, crawlers) Configurer les capacités Edge selon les périmètres de collecte Collaborer avec les équipes architecture et data engineering Data Governance & Qualité Contribuer aux initiatives de gouvernance des données Intégrer les indicateurs de qualité (Data Quality Metrics Store) Participer au programme Data Contract Compétences techniques attendues Solide expérience sur Collibra Data Catalog (configuration, administration, workflows) Maîtrise des APIs, connecteurs et intégration de systèmes Bonne compréhension des architectures Data Platform / Data Lake / Data Warehouse Expérience en data governance et gestion des métadonnées Connaissance des outils de data quality est un plus

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une plateforme data au sein d’un grand groupe du secteur de l’énergie, vous intervenez au sein d’une équipe transverse dédiée à l’accélération des usages Data et IA. L’équipe accompagne les différents métiers dans la conception, la mise en œuvre et l’industrialisation de solutions data à grande échelle, dans un environnement moderne (cloud, big data, data gouvernance). Missions Collecter et intégrer des données issues de sources multiples (structurées et non structurées) Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables et performants Structurer et modéliser la donnée (logique sémantique, normalisation) Mettre en place des processus de data quality (nettoyage, déduplication, validation) Assurer la qualité et la cohérence des données intégrées dans le Data Lake Participer à la cartographie et à la gestion des référentiels de données Collaborer avec les Data Analysts et Data Scientists pour faciliter l’exploitation des données Contribuer à la gouvernance des données et à la définition du cycle de vie de la donnée Participer à l’amélioration continue des performances et des coûts des traitements Environnement technique SQL (niveau avancé) Spark Python APIs AWS Databricks Outils de data gouvernance (type Collibra – apprécié)

Dans le cadre d’un programme de transformation Data , nous recherchons un Consultant Senior Data Management / Data Quality pour structurer et industrialiser les pratiques de qualité des données. La mission vise à mettre en place un cadre global de Data Quality Management ainsi qu’une offre de services Data Quality , en interaction avec les équipes Data, IT et métiers. Missions principalesStructuration Data Quality Définir et déployer un framework Data Quality Management . Mettre en place les processus de gestion de la qualité des données . Formaliser la gouvernance Data Quality (rôles, RACI, comitologie) . Définir les dimensions de qualité et les règles associées. Pilotage & conduite de programme Piloter ou contribuer à des projets Data complexes et transverses . Animer des ateliers métiers et IT (élicitation, co-construction). Assurer l’alignement entre enjeux métiers, Data et IT . Contribuer à la structuration d’une offre de services Data Quality . Production & conduite du changement Produire les livrables structurants (templates, référentiels, bonnes pratiques). Concevoir des supports d’acculturation et de vulgarisation . Accompagner la conduite du changement et l’adoption des pratiques Data Quality. Contribuer à l’enrichissement des référentiels documentaires . Architecture & alignement technique Collaborer avec les équipes techniques sur la définition d’une architecture Data cible . S’inscrire dans un environnement basé sur une plateforme Data moderne (ex : Databricks) . Environnement technique Data Management & Data Governance Data Quality Management (DQM) Data Catalog : Collibra Plateformes Data : Databricks Méthodologies : Agile Outils documentaires / collaboratifs

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation data au sein du métier Trade Finance, vous interviendrez sur la mise en place d’un Buisness Analyste/ DATA basé sur une plateforme de virtualisation de données. L’objectif est de : Centraliser et fiabiliser les données métiers Modéliser la donnée en fonction des besoins opérationnels Distribuer la donnée via API, reporting et applications Garantir la qualité et la gouvernance des données 🛠️ Missions 🔍 Analyse & cadrage Recueillir et analyser les besoins métier (ateliers, cadrage) Rédiger les spécifications fonctionnelles et user stories 🧠 Data & modélisation Analyser les modèles de données existants Mapper et intégrer les données (data virtualisation / denodo VQL) Participer à la construction du Data Product 🤝 Support & coordination Assurer un support fonctionnel auprès des équipes de développement Faire l’interface entre les équipes IT et les métiers 📊 Reporting & BI Concevoir et développer des dashboards et rapports ✅ Data Quality & Gouvernance Définir et implémenter des règles de qualité des données Contribuer à la gouvernance des données 🧩 Compétences fonctionnelles Bonne compréhension des besoins métier Une connaissance du Trade Finance est un plus 🌟 Soft skills Rigueur et esprit analytique Curiosité et proactivité Bon relationnel et communication ➕ Atouts Expérience en environnement bancaire ou financier Connaissance d’un progiciel Trade Finance (type TI+) Expérience sur des projets data complexes

Nous recherchons, dans le cadre du renforcement des equipes Data Governance d'un de nos clients au rayonnement international, un.e Expert.e Data Governance. Ce poste est base a Paris. Poste ouvert au statut freelance. Au sein de l'équipe Data Governance, l'Expert.e Data Gouvernance interviendra sur l'évolution fonctionnelle et technique du Data Catalog de l'entreprise et son intégration au sein d'un écosystème data & agentic platform en pleine structuration, ainsi que sur des chantiers stratégiques tels que l'AI Governance Framework et la mise en oeuvre d'une démarche Data Quality by Design. Les missions principales Administration, configuration et développement de workflows sur le Data Catalog Collecte et priorisation des besoins utilisateurs Conception et mise en oeuvre des échanges de métadonnées avec la plateforme data (crawling, APIs, connecteurs) Synchronisation avec les équipes architecture Intégration avec le Data Quality Metrics Store Participation au programme Data Contract

Contexte de la mission Le Data Governance Specialist rejoint l’équipe Expertise du Centre d’Expertise (CoE) Data Governance . Cette équipe a pour mission d’élaborer des principes communs, de favoriser la transversalité des rôles et des processus de gouvernance des données, ainsi que d’industrialiser l’utilisation de l’expertise afin de résoudre les problématiques rencontrées par les Digital Units lors de l’exécution des processus de gestion des données. La mission consiste à assurer une expertise à la fois fonctionnelle et technique concernant la solution de Data Catalog de Decathlon ( Collibra ) et son intégration dans l’écosystème de la Data & Agentic Platform . Elle inclut également une participation active aux chantiers stratégiques de transformation, tels que le AI Governance Framework , la Trust AI et la Data Quality by Design . Objectifs et livrables Développement produit / Configuration du Data Catalog Collibra : Conception de solutions pour répondre aux problématiques des utilisateurs de Collibra et mise en œuvre de ces solutions dans l’outil (administration, configuration, développements spécifiques si nécessaire). Validation des spécifications, développement et déploiement des workflows. Assistance pour la collecte des demandes et des requêtes des utilisateurs, ainsi que leur tri. Intégration du Data Catalog (Collibra) avec l’écosystème technologique de la donnée : Participer à la conception, à la mise en œuvre et à l’exploitation du système d’échange de métadonnées entre le Data Catalog, les solutions composant la Data Platform de Décathlon et les différents référentiels de métadonnées de l’entreprise. Collaborer avec l’équipe d’architecture pour assurer une intégration fluide. Configurer les capacités Edge en vue de la collecte des différentes zones de données. Développer et maintenir les connexions (crawling, APIs, connecteurs), assurer l’échange d’informations entre les systèmes IT et le Data Catalog (en interaction avec le support technique de Collibra). Intégrer le Data Catalog au sein du Data Quality Metrics Store. Participer activement au programme de Data Contract.

Notre client, Banque de Finance et d'Investissement, recherche un Product Owner Transformation Reporting Réglementaire – Capital Markets (H/F) dans le cadre d'une longue mission. Dans le cadre d’un programme pluriannuel de transformation et de sécurisation des reportings réglementaires transactionnels au sein des activités de marchés, la mission consiste à piloter la backlog et garantir la conformité réglementaire (MIFID II, EMIR, SFTR…) dans un environnement international. Rôles stratégiques : - Traduction des exigences réglementaires (MIFID II, EMIR, SFTR…) en user stories et critères d’acceptation métier - Priorisation des livrables selon les échéances réglementaires, l’impact business et les risques - Coordination des parties prenantes : IT, Compliance, Front Office, Middle & Back Office Rôles opérationnels : - Gestion et priorisation de la backlog, animation des cérémonies agiles - Définition et validation des solutions fonctionnelles de reporting - Contrôle du respect des formats techniques (ISO 20022, FpML) et des délais de transmission réglementaire - Encadrement des Feature Owners et des équipes en charge des expressions de besoins et des recettes - Pilotage des dépendances entre systèmes Front Office, post-trade et outils de reporting Rôles de pilotage : - Définition et suivi des KPIs (taux de rejet, complétude des données, délais de soumission) - Reporting aux instances de gouvernance (avancement, risques, alertes) - Accompagnement au changement et support aux équipes de production Livrables - Backlog priorisée et roadmap de transformation - User stories et critères d’acceptation formalisés - KPIs de pilotage et tableaux de bord - Documentation fonctionnelle et supports d’accompagnement au changement

Contexte Dans le cadre du déploiement et de l’industrialisation de la gouvernance des données, le client utilise Collibra comme solution centrale pour le glossaire, le catalogue et la gestion des data products. Les métadonnées et datasets proviennent principalement de Snowflake, avec une extension envisagée vers Power BI. La mission consiste à assister techniquement le Data Governance Officer, en collaboration étroite avec le Data Platform Leader, responsable de la plateforme Snowflake et du data catalog. Profil recherché Compétences principales : Expertise Collibra (glossaire, catalogue, workflows, operating model). Gouvernance des données et Data Products. Capacité à travailler en interface gouvernance / plateforme. Connaissance du monde bancaire appréciée. Anglais. Compétences additionnelles : Snowflake Cortex AI et objets sémantiques. Gouvernance Power BI. Sensibilité data quality, lineage et IA. Objectifs Mettre en place et opérer un glossaire data et des data products dans Collibra. Définir et industrialiser les processus liés à la création et à l’évolution des objets data. Garantir la qualité des informations et métadonnées collectées dans Collibra. Assurer la cohérence entre la gouvernance des données et la plateforme Snowflake. Apporter une expertise technique au Data Governance Officer et au Data Platform Leader. Périmètre & Responsabilités Assistance technique au Data Governance Officer. Traduire les orientations de gouvernance en configurations concrètes dans Collibra. Concevoir modèles d’assets, relations, statuts, certifications et workflows. Proposer des évolutions en fonction des usages et contraintes. Coordination avec le Data Platform Leader. Modélisation des objets Snowflake dans Collibra. Automatisation de l’ingestion des métadonnées. Alignement des standards plateforme et règles de gouvernance. Mise en place du glossaire data. Structurer glossaire métier et technique dans Collibra. Définir standards de définition, nommage et classifications. Conception et gouvernance des Data Products. Définir cadre méthodologique (règles, responsabilités, qualité, cycle de vie). Créer et maintenir les data products dans Collibra, liés aux objets Snowflake et cas d’usage. Processus opérationnels Documenter les processus end-to-end : - Garantir la scalabilité et la maintenabilité des dispositifs mis en place. - Créer une formation dédiée pour accompagner les équipes : supports pédagogiques et sessions pratiques pour assurer la bonne application des processus. Qualité des métadonnées : - Définir critères qualité et mettre en place contrôles dans Collibra. - Suivre indicateurs et piloter amélioration continue. Intégration Snowflake & BI : - Gérer ingestion et gouvernance des métadonnées Snowflake. - Préparer intégration des métadonnées Power BI. - Anticiper impacts Snowflake Cortex AI sur gouvernance et traçabilité. Interfaces clés Data Governance Officer : vision, cadre et arbitrages de gouvernance. Data Platform Leader : architecture, standards et exploitation de Snowflake et du data catalog. Équipes Data Platform, BI et Métiers. Livrables attendus Glossaire métier et technique opérationnel dans Collibra. Catalogue de data products documentés et exploitables. Processus et workflows Collibra alignés avec Snowflake. Tableaux de bord qualité et adoption. Dispositif d’amélioration continue. Formation des utilisateurs.

Dans le cadre du renforcement de sa Data Factory, un grand groupe international accélère la structuration de sa plateforme data sur Microsoft Azure avec un usage central de Databricks pour le traitement, la transformation et la valorisation des données. L’environnement s’inscrit dans une logique Data Lake , organisation Bronze / Silver / Gold et montée en maturité data à l’échelle groupe. Mission L’Architecte Data interviendra sur la conception et l’industrialisation de la plateforme data Azure. Ses responsabilités principales : Concevoir et faire évoluer l’architecture data sur Azure Structurer et optimiser les pipelines data via Databricks (Spark) Mettre en place les traitements de transformation et d’agrégation Modéliser les données pour les usages analytiques Garantir performance, scalabilité et qualité des flux Participer aux ateliers de cadrage technique avec les équipes métiers et IT Contribuer aux standards d’architecture et aux bonnes pratiques data Compétences clés (Must Have) Databricks (obligatoire) Azure (Data Lake, Synapse, Data Factory) Spark / PySpark SQL avancé Architectures Data Lake – Bronze / Silver / Gold Conception de pipelines data industrialisés Modélisation Data Warehouse Compétences appréciées (Nice to Have) Power BI DAX MDM (Master Data Management) Data Quality / Gouvernance Data Mesh Azure DevOps / Git ERP (SAP) Profil recherché 5 à 10 ans d’expérience en Data Engineering / Architecture Data Expérience confirmée sur des environnements Azure + Databricks Capacité à intervenir sur des environnements data complexes Autonomie technique et posture structurante Bon relationnel et capacité à challenger les choix d’architecture Environnement de travail Cloud : Microsoft Azure Traitement data : Databricks, Spark Stockage : Azure Data Lake Gen2 Orchestration : Azure Data Factory BI (selon besoins) : Power BI Gouvernance (selon périmètre) : MDM / Data Quality Conditions de la mission Lieu de la mision : Paris Mission longue : 6 à 12 mois renouvelables Temps plein Télétravail partiel possible Démarrage rapide TJM : 450-550€

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Delivery Lead Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst contribue à la conception et à la livraison des cas d’usage en intelligence artificielle, en assurant l’interface entre les besoins métiers et les équipes de delivery. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la transformation Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst est responsable de l’exécution produit et de l’AMOA sur les cas d’usage IA (copilots, agents, solutions RAG). Il/elle traduit les besoins métiers en backlog, spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs, organise la recette et contribue à l’amélioration continue des solutions en production. Le poste intervient dans un cadre structuré : sans responsabilité sur le développement technique sans responsabilité directe sur la conformité sans responsabilité sur la préparation des bases de connaissances Responsabilités principales 1. Cadrage des besoins Animer les ateliers métiers (besoins, irritants, processus, scénarios) Formaliser les cas d’usage et les priorités Contribuer à la définition des indicateurs de succès 2. Gestion du backlog et priorisation Construire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d’acceptation) Prioriser les évolutions avec le IA Delivery Lead et les parties prenantes Préparer et animer les rituels Agile Garantir la clarté et la qualité des tickets 3. Conception fonctionnelle Définir les parcours utilisateurs et scénarios d’usage Formaliser les règles métier et comportements attendus Intégrer les mécanismes de gestion des limites de l’IA (incertitude, erreurs, hallucinations) Concevoir des expériences utilisateur robustes et sécurisées 4. Coordination des prérequis Exprimer les besoins en données et en bases de connaissances Contribuer à la formalisation des exigences de traçabilité et d’usage Collaborer avec les équipes techniques pour clarifier les besoins fonctionnels Assurer l’alignement entre les différentes parties prenantes 5. Recette fonctionnelle Définir la stratégie de tests (cas nominaux, limites, scénarios sensibles) Préparer et exécuter les phases de recette Suivre les anomalies et piloter leur résolution Contribuer aux décisions de go / no-go 6. Amélioration continue et industrialisation Collecter les retours utilisateurs et identifier les axes d’amélioration Alimenter le backlog d’évolution Capitaliser sur les retours d’expérience Contribuer à la standardisation des pratiques (copilots, agents, RAG)

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son Center of Expertise Data Governance , notre client recherche un Data Governance Specialist pour intégrer l’équipe “Expertise”. Cette équipe joue un rôle transverse clé et intervient sur : la structuration des standards de gouvernance data l’industrialisation des pratiques la résolution des problématiques rencontrées par les équipes métiers et data (Digital Units) La mission s’inscrit dans un environnement data platform avancé , avec des enjeux forts autour de : Data Catalog Data Quality AI Governance Data Contracts Objectifs de la mission 1. Data Catalog (Collibra) – Configuration & amélioration produit Concevoir et implémenter des solutions dans Collibra Configurer l’outil (workflows, administration, évolutions spécifiques) Recueillir et prioriser les besoins utilisateurs Valider et implémenter les spécifications fonctionnelles 2. Intégration dans l’écosystème data Participer à l’intégration du Data Catalog avec la Data Platform Concevoir les flux d’échange de métadonnées Développer et maintenir les connecteurs (API, crawling, etc.) Collaborer avec les équipes architecture Gérer l’interaction avec le support éditeur 3. Gouvernance & transformation Contribution au programme Data Contracts Participation aux sujets stratégiques : AI Governance Framework Trust AI Data Quality by Design Environnement technique Data Catalog : Collibra Data Platform : Databricks Transformation : dbt Orchestration : Apache Airflow Intégration : APIs, connecteurs, metadata exchange Data Quality : Metrics Store / framework interne Compétences attendues Must have Data Governance (confirmé) Data Catalog (idéalement Collibra) Intégration data / metadata / APIs Databricks (avancé) dbt (avancé) Apache Airflow (avancé) Nice to have Expérience sur des programmes de Data Contracts Connaissance des enjeux AI Governance Expérience en environnement data platform à grande échelle Soft skills Capacité à travailler en transverse Bon relationnel avec équipes métiers et techniques Approche structurée / orientée solution Capacité à gérer des sujets complexes

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Lead pilote une équipe dédiée à la conception et à la livraison de solutions d’intelligence artificielle. Encadrement Management fonctionnel d’une équipe pluridisciplinaire : Product Owner Copilots & Agents IA Business Analyst / AMOA IA Spécialiste fonctionnel RAG / Prompt (optionnel) Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Lead est responsable du pilotage de bout en bout des cas d’usage en intelligence artificielle (copilots, agents, solutions RAG), depuis leur cadrage jusqu’à leur mise en production, leur adoption et la mesure de leur valeur. Il/elle garantit la structuration des projets, la coordination des parties prenantes et la qualité des livrables, tout en assurant un impact métier mesurable. Responsabilités principales 1. Cadrage et qualification Animer les ateliers de cadrage avec les métiers Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques) Intégrer les enjeux de données, de traçabilité et de conformité 2. Pilotage du delivery Construire et piloter les plans de delivery (jalons, sprints, capacité) Coordonner les parties prenantes internes et externes Gérer les risques, dépendances et arbitrages Garantir la qualité des livrables (backlog, spécifications, décisions) 3. Recette et validation Préparer et animer les comités de validation Définir les critères d’acceptation et organiser la recette fonctionnelle Coordonner les validations finales (go / no-go) 4. Déploiement et adoption Définir la stratégie de déploiement (pilote, passage à l’échelle) Accompagner l’adoption (formation, communication, support) Mettre en place les indicateurs d’usage (adoption, fréquence, satisfaction) Organiser les boucles de feedback 5. Mesure de la valeur Suivre les gains générés (temps, qualité, réduction des risques) Piloter l’amélioration continue des solutions 6. Qualité et fiabilité Définir les standards de qualité des solutions IA Mettre en place des contrôles fonctionnels Suivre et corriger les écarts 7. Industrialisation Capitaliser sur les retours d’expérience Standardiser les méthodes et outils (copilots, agents, RAG) Contribuer à l’industrialisation des pratiques IA

ERP Data Lead – Transformation Industrielle & Core Model Data Je recherche un ERP Data Lead capable de piloter la structuration du modèle de données dans le cadre d’une migration ERP majeure au sein d’un groupe industriel. Ce n’est pas un rôle de BA classique. C’est un rôle transverse, stratégique, au croisement de la planification industrielle, des référentiels ERP et de la gouvernance Data. Contexte L’entreprise prépare une transformation ERP structurante. Objectif : identifier les points de blocage organisationnels et data afin d’unifier le core model Data, harmoniser les référentiels et améliorer durablement la qualité des données. Mission longue, structurante, avec impact direct sur l’organisation. Expertise métier indispensable • Planification industrielle • S&OP • IBP • MPS / MRP • Compréhension fine des flux industriels Le consultant doit maîtriser les fondamentaux terrain : • Bill of Material (BOM) • Work Orders • Logique de nomenclature, ordonnancement, planification Il doit parler le langage métier, pas seulement IT. Dimension Data attendue • MDM • Data Quality • Data Catalogue • Harmonisation des référentiels ERP • Structuration du core model Rôle • Identifier les blocages organisationnels liés aux données • Analyser les impacts métier de la migration ERP • Structurer et unifier le modèle de données cible • Améliorer la qualité et l’usage des données industrielles • Faire le lien entre métiers, IT et équipes Data Informations mission • Localisation : Yvelines (78) • Télétravail : 2 jours par semaine • Durée : 2 à 3 ans • Démarrage : dans les 3 mois • Anglais technique minimum • Contrat : Freelance On cherche un profil capable de comprendre que dans l’industrie, une mauvaise donnée ERP n’est pas un détail, c’est un risque opérationnel. Contact

Rattaché·e au CTO, vous encadrerez un Data Engineer et prendrez la responsabilité de la plateforme data et des initiatives d’ingénierie data. Dans un contexte cloud-first (AWS) et de structuration de la stratégie data, votre rôle consistera à définir l’architecture cible, organiser les flux de données et piloter la mise en œuvre des solutions permettant de soutenir les enjeux métiers et business. À ce titre, vos principales missions seront les suivantes : - Définir et piloter l’architecture data cible (Data Lake, Data Warehouse, flux batch et temps réel). - Aligner les initiatives data avec les priorités business et métier, et structurer la roadmap associée. - Concevoir et faire évoluer la plateforme data et les solutions techniques sous-jacentes dans un environnement cloud AWS. - Définir les standards d’ingestion, de transformation et demodélisation des données (dbt pour la transformation notamment). - Mettre en place les mécanismes d’exposition des données via APIs ou services internes/externes. - Structurer les pratiques de gouvernance de données, data quality et data lifecycle. - Superviser les plateformes permettant le déploiement des cas d’usage Data Science et IA. - Piloter les partenaires et prestataires intervenant sur les projets data et garantir la qualité des livrables. - Assurer le suivi des coûts de la plateforme data et optimiser l’usage des ressources cloud (FinOps). - Contribuer aux réflexions autour de l’évolution de l’écosystème data, notamment sur les solutions d’intégration (ex. iPaaS). Le poste combine vision d’architecture, capacité technique et pilotage, avec une part d’exécution technique mais une orientation progressive vers le pilotage et la structuration. Environnement technique : Python (requis), AWS (souhaité), Make (souhaité), RedShift (souhaité), PostgreSQL (souhaité), GitHub Actions (souhaité), SQL (requis), NOSQL (requis), Amazon S3 (souhaité), AWS Lambda (souhaité), Amazon ECS (souhaité), R (souhaité),