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Rattaché(e) à l'équipe Data & IA, vous intervenez en amont des équipes techniques pour transformer les besoins métier en sujets compréhensibles, cadrés et priorisés. En binôme avec la référente business de l'équipe, vous menez les phases de discovery et formalisez les demandes des différentes unités métier. Vous contribuez à organiser un portefeuille de sujets conséquent et à définir un processus de prise en compte des demandes, aujourd'hui reçues de manière dispersée. Vous arbitrez les priorités entre activités de build et de run, en tenant compte de l'impact business et de la charge opérationnelle estimée. Vous orientez les sujets vers les profils internes ou l'agence partenaire, et contribuez au cadrage des travaux qui lui sont confiés. Selon les besoins, vous pourrez également analyser certains sujets de façon autonome, notamment à l'aide de requêtes SQL, et intervenir sur des outils data ou IA.

🌟 Quel sera votre poste ? 🌟 Dans le cadre de notre développement, nous recherchons pour l'un de nos clients à Nantes (44), deux Consultants Data Microsoft Fabric H/F. Démarrage : Fin d'année 2026, au plus tard janvier 2027 Lieu : Nantes (44) Télétravail : 2 jours de TT/semaine possibles Contrats : Ouvert à tous types de contrats (indep, portage, CDI) Mission longue Anglais demandé 👉 Contexte client : Dans le cadre d'un projet de mise en œuvre d'une solution EPM et de la création d'un entrepôt de données au sein de la DSI de notre client, nous recherchons deux Consultant Data Microsoft Fabric H/F. A ce titre vos missions seront : Participer à la conception et à la mise en œuvre d'un entrepôt de données multi-sources sur Microsoft Fabric, alimenté par différents ERP Concevoir et développer les flux d'intégration, de transformation et de valorisation des données dans le cadre d'un projet stratégique de mise en place d'une solution EPM Collaborer avec les équipes Finance / Contrôle de Gestion, le chef de projet interne et les partenaires externes afin de répondre aux besoins de pilotage de la performance. Contribuer aux choix d'architecture Data, aux bonnes pratiques de développement et à la fiabilisation des données de l'entreprise

Localisation : Suresnes (92) Environnement : Data, Business Intelligence & Intelligence Artificielle Expertises clés : SQL, BigQuery, dbt, Power BI, GCP Secteur : environnement scientifique et réglementé Qui sommes-nous ? ISALYS Digital Lab accompagne ses clients grands comptes dans leurs projets de transformation digitale, en mobilisant des expertises en gestion de projet, Product Management, Data et Intelligence Artificielle. Nous intervenons sur des projets à forts enjeux métier, en combinant expertise technique, compréhension fonctionnelle et culture du résultat pour concevoir des solutions digitales fiables, évolutives et créatrices de valeur. Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un Analytics Engineer / Data Analyst confirmé (H/F) pour intervenir sur des projets Data & IA au cœur des enjeux de transformation digitale et d'amélioration de la performance opérationnelle. Votre mission Intégré(e) à une équipe Data & IA, vous interviendrez sur des projets analytiques de bout en bout, depuis le recueil des besoins métier jusqu'à la mise en production et l'adoption des solutions. Votre rôle sera de transformer des données complexes en produits analytiques fiables, documentés et exploitables, facilitant la prise de décision et contribuant au développement de solutions de Business Intelligence et d'Intelligence Artificielle générative. À l'interface entre les équipes métier, les experts Data et les équipes techniques, vous contribuerez à la modélisation, à la qualité et à la gouvernance des données, tout en veillant à leur bonne exploitation dans des environnements cloud. Votre objectif : faire de la donnée un véritable produit métier, fiable, accessible et réutilisable, au service de la performance et de l'innovation. Vos principales responsabilités 1. Concevoir et développer des solutions Data & Analytics Recueillir, analyser et challenger les besoins métier afin de proposer des solutions analytiques adaptées aux enjeux opérationnels. Concevoir et optimiser des requêtes SQL complexes pour extraire, transformer et structurer les données. Développer des modèles de données robustes et évolutifs, notamment à l'aide de BigQuery et dbt. Structurer les projets dbt en intégrant les bonnes pratiques de développement, de modularité, de réutilisation et de documentation. Concevoir et faire évoluer des tableaux de bord et rapports Power BI intuitifs, pertinents et orientés utilisateurs. Challenger les indicateurs de performance (KPIs) afin de garantir leur pertinence et leur adéquation avec les besoins métier. 2. Garantir la qualité et la fiabilité des données Mettre en place des dispositifs de contrôle et de tests automatisés pour assurer la qualité des données. Définir et maintenir les règles de validation, les tests dbt et les mécanismes de surveillance de la fraîcheur des données. Documenter les transformations, les modèles de données et les dépendances entre les différents traitements. Contribuer aux démarches de gouvernance des données, de traçabilité et de fiabilisation des indicateurs. Identifier les anomalies, analyser leurs causes et coordonner leur résolution avec les équipes concernées. 3. Préparer et valoriser les données pour les usages IA Structurer et préparer les données destinées à alimenter des solutions d'Intelligence Artificielle générative. Contribuer à la préparation des corpus documentaires et textuels pour les usages basés sur les grands modèles de langage (LLM). Participer à l'organisation des métadonnées, au nettoyage des données et à leur structuration pour des architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Comprendre les exigences des solutions IA en matière de qualité, de disponibilité, de contextualisation et de réutilisation des données. Collaborer avec les équipes Data & IA afin de faciliter l'exploitation des données dans les solutions analytiques et les applications intelligentes. 4. Industrialiser les développements et collaborer avec les équipes techniques Développer et maintenir les traitements analytiques dans un environnement cloud, notamment sur Google Cloud Platform. Utiliser Git pour le versionnement du code et participer aux processus de revue de code via les Merge Requests. Contribuer aux chaînes d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) pour fiabiliser les mises en production. Appliquer les bonnes pratiques de développement, de documentation et de maintenance des projets Data. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Factory, métiers et infrastructure pour garantir la robustesse des solutions. 5. Accompagner les métiers et favoriser l'adoption Assurer l'interface entre les utilisateurs métier et les équipes techniques. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications analytiques et en modèles de données exploitables. Vulgariser les sujets techniques auprès d'interlocuteurs non spécialistes. Accompagner les utilisateurs dans la compréhension et l'appropriation des solutions développées. Prioriser les développements selon leur valeur métier et proposer des solutions pragmatiques, du MVP à l'industrialisation.

Contexte : Nous recherchons un(e) Data Quality Manager pour accompagner les équipes de Gouvernance des données, en collaboration étroite avec les métiers et les équipes IT. La mission consiste à renforcer la déclinaison opérationnelle de la stratégie Data Governance, définir le cadre des travaux de Data Quality, piloter les actions de mise en qualité et accompagner les différentes directions dans l'adoption des processus, rôles et bonnes pratiques de gouvernance des données. Missions principales : · Définir et faire évoluer le cadre normatif de la gouvernance et de la qualité des données, de la collecte à l'exploitation. · Piloter la mise en application du cadre Data Quality par les métiers et les équipes agiles. · Définir et enrichir les processus de gouvernance et de suivi de la qualité des données dans une logique de passage à l'échelle. · Piloter les processus de mise sous contrôle de la qualité des données et suivre les plans de remédiation. · Coordonner les acteurs métiers et IT impliqués dans les investigations et la résolution des problématiques de non-qualité. · Orchestrer la gouvernance entre les propriétaires et gestionnaires de données. · Renforcer la comitologie et contribuer à la priorisation des chantiers Data Quality. · Synchroniser les jalons avec les travaux liés au comptoir Risque et Finance. · Accompagner les métiers et l'IT dans l'appropriation des processus, rôles et responsabilités liés à la gouvernance des données. · Créer, animer et maintenir une communauté de pratiques autour de la Data Quality. · Construire et déployer le plan d'animation de la communauté : ateliers, groupes de travail, formations et actions d'acculturation. · Définir les parcours d'onboarding et les premiers cursus d'acculturation à la gouvernance et à la qualité des données. · Promouvoir les principes, normes, standards, méthodologies et bonnes pratiques Data Quality. · Accompagner les propriétaires et gestionnaires de données dans la mise en œuvre des plans d'amélioration continue. · Contribuer à la conduite du changement et à la valorisation des nouveaux rôles liés à la gouvernance des données. · Mesurer l'avancement des plans de remédiation et assurer le reporting auprès des parties prenantes. Livrables attendus : · Cadre normatif et méthodologique Data Quality. · Processus de gouvernance et de suivi de la qualité des données. · Plans de remédiation et tableaux de suivi de leur avancement. · Dispositifs de pilotage et de priorisation des chantiers Data Quality. · Supports de gouvernance, comitologie et reporting. · Plan d'animation et dispositif de fonctionnement de la communauté de pratiques. · Parcours d'onboarding et supports d'acculturation/formation. · Méthodologies et supports de diffusion des normes et bonnes pratiques Data Quality. · Recommandations et actions d'amélioration continue de la qualité des données. · Coordination et comptes rendus des investigations liées aux problématiques de non-qualité.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un Proxy Product Owner Data (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur bancaire. Description🎯 Contexte de missionAu sein d'une DSI de grande envergure, le domaine en charge de l'automatisation, de l'observabilité et de la Data de production poursuit sa transformation avec la création d'une nouvelle équipe dédiée aux enjeux Data. Cette organisation vise notamment à améliorer l'industrialisation des activités de production informatique, la qualité de service et l'efficacité opérationnelle, tout en renforçant la gouvernance et la valorisation des données. Dans ce contexte, nous recherchons un Consultant PPM Data capable d'accompagner le management Data dans le pilotage opérationnel, la gouvernance du portefeuille et la transformation de l'organisation. Le profil recherché devra être capable d'évoluer dans un environnement IT complexe, de structurer des problématiques stratégiques et de transformer les analyses en recommandations concrètes pour le management. 🛠️ Missions principales et rôlePilotage opérationnel & gouvernanceAccompagner le management Data dans le pilotage quotidien de la ligne produit. Consolider l'activité et assurer le suivi des différentes équipes. Suivre les roadmaps, plans de livraison et jalons. Consolider l'avancement des initiatives structurantes : releases, projets transverses et chantiers techniques. Préparer les supports de pilotage destinés aux différentes instances de management. Préparer, structurer et animer les instances de gouvernance : comités de suivi, comités de pilotage, revues de management, etc. Garantir la fiabilité et la cohérence des informations communiquées. Mettre en place et suivre des KPIs et indicateurs de performance. Pilotage stratégique & transformationContribuer à la définition et à l'actualisation de la stratégie Data. Décliner la stratégie en feuilles de route opérationnelles. Sécuriser la priorisation des sujets en prenant en compte les besoins, périmètres, jalons et dépendances. Garantir l'alignement des travaux opérationnels avec les enjeux stratégiques. Accompagner la transformation et la réorganisation des équipes autour des enjeux Data. Identifier les axes d'amélioration et de transformation du modèle de fonctionnement. Contribuer aux programmes stratégiques de transformation de l'organisation. Construire et maintenir les tableaux de bord de pilotage. Analyser les indicateurs et formuler des recommandations à destination du management. 🎯 ObjectifsStructurer et fiabiliser le pilotage du portefeuille Data. Donner au management une vision consolidée de l'activité, des roadmaps et des engagements. Sécuriser la priorisation et le suivi des initiatives stratégiques. Accompagner la transformation de l'organisation Data. Améliorer la visibilité sur la performance et la qualité de service. Faciliter la prise de décision grâce à des indicateurs fiables et pertinents. Assurer l'alignement entre les enjeux stratégiques et leur déclinaison opérationnelle.

L'objectif est de reconstituer le lignage technique de bout en bout à travers des systèmes historiques (legacy), des processus ETL/ELT, des bases de données et des solutions de reporting. La mission vise à fournir une documentation technique fiable et structurée, permettant d'accompagner les travaux d'architecture, de migration et d'évolution du système d'information. Vos missionsAnalyser les processus ETL/ELT existants et les différents flux de données. Reconstituer le Data Lineage technique de bout en bout. Identifier les sources de données, transformations, dépendances et systèmes cibles. Analyser le code SQL, les objets de bases de données et les différentes logiques de transformation. Collecter, analyser et consolider les métadonnées techniques. Identifier les lacunes, incohérences et écarts dans la documentation existante. Collaborer avec des équipes techniques centrales et locales dans un contexte international. Produire une documentation structurée du Data Lineage et des Data Mappings. Utiliser Python et des mécanismes d'automatisation lorsque cela est pertinent afin d'accélérer l'analyse et la documentation. Contribuer aux travaux d'architecture et de migration en apportant une vision précise des flux et dépendances existants. LivrablesDocumentation du Data Lineage technique de bout en bout. Cartographie des sources de données, transformations et systèmes cibles. Documentation des flux ETL/ELT et de leurs dépendances. Référentiel structuré des métadonnées techniques. Identification des lacunes documentaires et dépendances techniques. Documentation technique destinée à accompagner les travaux d'architecture et de migration. Profil recherchéDe formation supérieure en informatique/data, vous justifiez de 5 à 8 ans d'expérience minimum en Data Engineering, BI, ETL ou analyse technique de données. Vous disposez idéalement des compétences suivantes : Solide expérience en Data Lineage et ETL/ELT. Très bonne maîtrise de SQL et des bases de données, notamment Oracle. Capacité à analyser des flux de données complexes au sein de systèmes legacy. Expérience en documentation technique et gestion des métadonnées. Bonne compréhension des problématiques de Data Architecture et de Data Mapping. Solides capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Aisance pour collaborer avec des équipes techniques dans un environnement international. Anglais professionnel indispensable. Environnement techniqueData Lineage • ETL/ELT • SQL • Oracle • Data Mapping • Metadata • Data Architecture • Data Governance • Documentation technique Technologies appréciées : Python, SAS, Oracle BI / OBI, Dataiku, IA / LLM. 🎯 Objectif de la missionAccélérer la reconstitution et la documentation du lignage technique des données, afin de disposer d'une vision fiable des flux existants, de leurs transformations et de leurs dépendances. Cette cartographie permettra notamment de sécuriser les travaux de transformation et de migration des systèmes historiques, ainsi que la mise en œuvre de nouvelles architectures data.

Missions principales: - Gestion des données Material Master - Recueillir et challenger les besoins métiers relatifs aux données articles. - Concevoir les modèles de données et les règles de gestion associées. - Garantir l'harmonisation et la standardisation des référentiels matériels à l'échelle du groupe. - Accompagner les activités de migration et de préparation des données vers SAP S/4HANA. SAP MDG: - Traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles SAP MDG. - Participer aux ateliers de conception, de paramétrage et aux phases de tests. - Assurer la coordination entre les équipes métier, intégrateur et équipes techniques. Qualité des données: - Définir les indicateurs et KPI de qualité de données. Identifier, analyser et piloter la remédiation des anomalies de données. Gouvernance des données: - Définir et formaliser les règles de gouvernance des données articles/matériels. - Contribuer à la mise en place des rôles et responsabilités (Data Owner, Data Steward, Data Custodian). - Participer à la définition des processus cibles de création, modification et suppression des données de référence. Livrables attendus: - Dossiers de conception fonctionnelle. - Règles de gestion et de gouvernance des données. - Evolution du modèle de données Material Master. - Backlog et spécifications fonctionnelles SAP MDG. - Cahiers de tests et comptes-rendus de recette.

Contexte et objectifL'organisation a structure sa plateforme data sur Databricks et souhaite accelerer la mise en production de cas d'usage GenAI, agents IA, systemes multi-agents et agentic retrieval. Le profil intervient de la preparation des donnees jusqu'au deploiement, a l'evaluation et au monitoring en production. Missions principales· Concevoir des cas d'usage IA avec les parties prenantes metier et IS. · Construire les strategies de context engineering et knowledge grounding. · Developper des agents et systemes multi-agents avec tool calling et MCP. · Concevoir les pipelines data : ingestion, preparation, chunking, embeddings et vector indexes. · Industrialiser via LLMOps : evaluation, MLflow, CI/CD, deploiement et monitoring qualite / latence / couts. · Appliquer gouvernance Data & AI, securite, confidentialite et maitrise des couts by design.

Dans le cadre du développement et du maintien en condition opérationnelle de plateformes Data & Big Data, nous recherchons un Data Engineer spécialisé en Streaming pour intervenir à la fois sur les activités de Build et de Run. Vous évoluerez dans un environnement technique moderne, avec des enjeux d'industrialisation, d'automatisation et de déploiement de services Data dans le Cloud. Vos missionsIndustrialiser et automatiser les opérations d'administration, d'exploitation et de déploiement. Participer à la conception et à l'évolution de services Big Data orientés Streaming. Intervenir en support niveau 3 sur les incidents de production. Accompagner les développeurs dans l'utilisation des technologies Data et Streaming. Définir et faire appliquer les bonnes pratiques et règles d'ingénierie. Être force de proposition sur l'évolution des architectures et solutions Big Data. Concevoir et déployer de nouveaux services Data dans le Cloud, notamment sur OpenShift. Mettre en place des services autour du Streaming et du Processing, dans des environnements Cloud et on-premise. Participer à la sécurisation et à la fiabilisation de la production des plateformes Big Data. Assurer l'accompagnement et le support des équipes IT métiers. Contribuer au maintien en condition opérationnelle (MCO) des applications. Participer aux astreintes dans le cadre des activités RUN. Environnement techniqueStreaming / Big Data : Kafka, Flink, Kafka Connect, Stream Processing Développement : Java, Scala, Python, Go, Shell, Spring Boot, Java Multithreading, API REST DevOps / Cloud : Kubernetes, Docker, OpenShift, Ansible Industrialisation : automatisation, CI/CD, déploiement, supervision et exploitation Profil recherchéExpérience significative en Data Engineering / Big Data. Solide expertise sur les architectures Streaming, notamment Kafka. Bonne maîtrise de Java et idéalement de Spring Boot et du multithreading. Expérience des environnements Kubernetes / Docker / OpenShift. Sensibilité forte aux problématiques de production, industrialisation et MCO. Capacité à intervenir sur des sujets Build comme Run et à assurer du support niveau 3. Autonomie, rigueur et capacité à accompagner techniquement les équipes de développement. Mots-clés : Data Engineer, Big Data, Streaming, Kafka, Flink, Kafka Connect, Java, Spring Boot, Kubernetes, Docker, OpenShift, Cloud, Stream Processing, API REST, DevOps, MCO.

Informations sur la missionLocalisation : Courbevoie Rythme : 3 jours de présence sur site / 2 jours de télétravail TJM : 480 € HT / jour Date de démarrage : ASAP (Dès que possible) Durée : Jusqu'au 31/12/2028 (Mission longue durée) Résumé de la missionDans le cadre du renforcement et du développement de notre plateforme décisionnelle et analytics, nous recherchons un(e) Product Owner (PO) expérimenté(e). Vous jouerez un rôle clé d'interface entre les équipes métiers et les équipes de réalisation technique, tout en contribuant activement à la définition de la vision produit, au pilotage de la roadmap et à l'amélioration continue des services BI. Missions & Responsabilités principalesCadrage & Vision Produit : Participer au cadrage des besoins métiers, définir la vision produit et contribuer à l'élaboration de la roadmap en coordination avec le Product Manager. Gestion du Backlog : Créer, affiner, prioriser et maintenir un backlog produit clair et suffisant pour alimenter l'équipe de réalisation Agile. Spécifications & User Stories : Rédiger des User Stories détaillées, accompagnées de critères d'acceptation précis, de spécifications et des scénarios de recette. Support Fonctionnel & Recette : Apporter un soutien continu aux développeurs durant les sprints, piloter les activités de recette fonctionnelle et valider les livrables. Animation & Relation Métier : Animer les ateliers de cadrage, challenger les besoins exprimés par les parties prenantes et assurer la conduite du changement (démonstrations, présentations produit). RUN & Amélioration Continue : Suivre les incidents, gérer les demandes utilisateurs pour alimenter le backlog, et être force de proposition pour optimiser les processus et la documentation.

📍 Localisation : Malakoff 📅 Démarrage : ASAP 🗓️ Phase critique : novembre – décembre 2026 🎯 Séniorité : Expert 🎯 ContexteDans le cadre d'un projet stratégique de digitalisation sécurisée des processus métiers, la DSI – Division Infrastructure – recherche un Architecte Cloud Souverain / Expert SecNumCloud pour accompagner un projet structurant de migration et de mise à disposition de ressources dans un Cloud souverain. Le projet s'inscrit dans une démarche de souveraineté numérique, de conformité réglementaire et de sécurisation des données, avec notamment des exigences liées au référentiel SecNumCloud 3.2 de l'ANSSI. Vous interviendrez au cœur du projet, avec une forte implication sur les phases de RFP, architecture, conformité et intégration. 🔎 Vos principales missionsPiloter le RFP Cloud souverain : rédaction des exigences, benchmarks, consultation des fournisseurs et analyse des réponses. Co-concevoir l'architecture de la Landing Zone Cloud souverain. Définir les principes d'architecture et les schémas d'intégration avec l'écosystème existant. Accompagner l'analyse des exigences SecNumCloud / ANSSI, de souveraineté et d'Export Control. Participer à l'analyse des risques et à la sécurisation de l'architecture. Garantir l'intégration de la solution retenue avec les infrastructures existantes. Travailler en transverse avec les équipes Infrastructure, SSI, métiers, achats et fournisseurs. Structurer et assurer le pilotage projet : planning, roadmap, reporting, KPIs, risques et plans d'actions. Préparer et animer les supports de météo hebdomadaire et COPIL mensuel. Contribuer à la transition et à la définition des recommandations en fin de projet. 🛠️ Environnement techniqueCloud souverain / SecNumCloud 3.2 AWS Cloud Platform VMware / Virtualisation ServiceNow / CMDB Windows & Red Hat Stockage NAS / SAN Veeam / NetBackup Veritas Appliance / Data Domain Architectures sécurisées multi-tiers DevSecOps Chiffrement / HSM Réversibilité Cloud Exigences Export Control Une expérience sur des environnements contenant des données régulées ou à caractère militaire serait un réel plus.

Au sein d'une équipe spécialisée dans les usages décisionnels de la Data, l'Ingénieur DataOps assure l'exploitation quotidienne et le maintien en conditions opérationnelles des environnements hors production (développement, recette et préproduction). Il veille à la disponibilité, à la cohérence et à la fiabilité des plateformes Data, en garantissant la qualité des environnements et la stabilité des traitements. À ce titre, ses principales missions sont les suivantes : Gestion des environnements Data : réaliser les rafraîchissements de données sur les différents environnements et assurer leur cohérence. Déploiement et installation applicative : installer et mettre à jour les traitements Spark/Scala, les ETL, les scripts SQL/PL-SQL Oracle et les scripts Shell. Synchronisation des environnements : garantir l'alignement des versions applicatives, des composants logiciels, des configurations et des paramétrages. Monitoring et observabilité : concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord de supervision permettant de suivre les exécutions, les volumes de données et les indicateurs de fonctionnement. Automatisation des opérations : développer des scripts et des outils afin de limiter les interventions manuelles, notamment pour le contrôle des écarts entre environnements, la validation des installations et des rafraîchissements, ainsi que la vérification de la cohérence des bases de données. Maintien en conditions opérationnelles : exécuter et superviser les traitements Spark, analyser les logs, contrôler les dépendances, suivre les traitements batch via l'ordonnanceur et assurer les relances nécessaires. Gestion des alertes et reporting : mettre en place et suivre les alertes, produire des rapports d'exploitation et communiquer sur l'état des environnements. Amélioration continue : contribuer à la fiabilisation des déploiements, à l'optimisation des procédures d'exploitation et à la qualité des livraisons Data. Collaboration transverse : accompagner les équipes de développement et de production en apportant un support opérationnel, des analyses techniques et des outils adaptés à leurs besoins.

Senior Functional Data Architect – Architecte Data Fonctionnel Senior Vorstone recherche un(e) Senior Functional Data Architect pour l'un de ses client basé en IDF 5(92) Hauts-De-Seine afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe, dans le cadre d'un programme ambitieux de Data Governance, afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe. L'Architecte Data Fonctionnel interviendra sur les bonnes pratiques d'architecture de données appliquées notamment aux domaines : Analytics / BI Intelligence Artificielle (AI) Master Data Management (MDM) Données IT : spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures, etc. La mission implique une collaboration étroite avec différentes communautés : Experts métiers et experts Data Data Governance Managers Architectes Enterprise, Solution et techniques Data Product Managers Data Engineers / Développeurs Data Scientists L'objectif est de garantir une structuration optimale et pérenne des données et des plateformes Data, avec une vision moyen / long terme, afin de faciliter leur exploitation par les métiers, du simple accès aux données jusqu'aux usages avancés de Data & Analytics. Missions principales Architecture fonctionnelle et modélisation des données Comprendre les processus métiers de haut niveau et l'architecture des données du système d'information à travers les différentes Business Units. Cartographier les principales sources et applications : ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT et métiers, plateformes BI / Reporting / Data / AI. Contribuer à l'évolution des ontologies d'entreprise et des modèles de données : principales entités de données et relations sémantiques. Collaborer avec les experts Data métiers, les équipes Data Governance et les architectes Enterprise, Solution et techniques. Cartographier les assets existants au sein des Data Platforms, notamment la plateforme Corporate. Prioriser leur standardisation en fonction des besoins métiers afin de faciliter la consommation et la réutilisation des données. Data Modelling & structuration des données Analyser et identifier les besoins de structuration des bases et modèles de données à partir des besoins fonctionnels actuels et futurs. Définir des modèles permettant de développer des capacités self-service Data. Travailler sur les problématiques : Agrégation et consolidation des données Normalisation / dénormalisation Rationalisation des structures de données Gestion et amélioration de la qualité des données Concevoir des datasets standardisés et réutilisables, facilement accessibles via une Data Marketplace. Garantir la cohérence, la fiabilité et la facilité de consommation des datasets pour différents usages métiers. Master Data Management – MDM Définir le positionnement des différents flux MDM dans le paysage du système d'information. Prendre en compte les différents domaines fonctionnels et Business Units. Garantir que les processus métiers disposent des données appropriées avec le niveau de Data Quality attendu. Data Governance & Data Quality Appliquer le framework de Data Governance Groupe et notamment les politiques de Data Architecture. Définir et appliquer les règles permettant de construire des datasets standardisés et réutilisables. Accompagner les experts Data métiers et les équipes IT dans la définition et l'implémentation des contrôles de qualité des données. Évaluer les datasets logiques et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité avec les standards et frameworks Groupe. Veiller à l'application des politiques de gestion des risques liés aux données : Classification des données Confidentialité et Privacy Conformité Politiques et gestion des accès Rétention des données Processus, métadonnées & documentation Documenter en BPMN les principaux processus métiers produisant et consommant les données. Gérer et enrichir les métadonnées. Garantir la visibilité sur : La couverture fonctionnelle des datasets La fraîcheur des données Les informations nécessaires à leur bonne compréhension et utilisation Contribuer aux travaux des Data Councils et des différentes instances de Data Governance. Intelligence Artificielle Utiliser les outils et capacités AI afin d'accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Identifier les usages permettant d'améliorer l'efficacité et la rapidité des livrables.