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Nous recherchons un consultant PO expérimenté sur des données cliniques en environnement international (fluent english). Vos missions : Intervenir sur des initiatives liées aux données opérationnelles cliniques en faisant le lien entre les équipes métiers, cliniques et data engineering. ❇️ Recueillir et formaliser les besoins métiers autour des données cliniques ❇️ Traduire les exigences fonctionnelles en spécifications data exploitables ❇️ Contribuer à la qualité, gouvernance et traçabilité des données ❇️ Animer des ateliers et coordonner les parties prenantes ❇️ Travailler en environnement Agile (Jira, Confluence)

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Lead pilote la gouvernance de l’intelligence artificielle et garantit la conformité, la sécurité, l’éthique et la maîtrise des risques des systèmes IA. Encadrement Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure : Analyste Responsible AI & Traçabilité Responsable Contrôles & Tests IA (QA IA) AI Policy Manager Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Lead est garant(e) de la gouvernance globale des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que les cas d’usage respectent les exigences réglementaires et internes (notamment en matière de conformité, d’éthique, de sécurité et de gestion des risques), tout au long de leur cycle de vie, du cadrage au run. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Définir et déployer la politique d’usage de l’IA Structurer le cadre de gouvernance (standards, processus, rôles) Classifier les cas d’usage selon leur niveau de risque Définir les exigences de documentation, traçabilité et versioning 2. Gestion des risques IA Conduire les analyses de risques par cas d’usage Classifier les systèmes selon leur criticité (faible, limité, élevé) Définir les contrôles adaptés (tests, supervision, documentation) Coordonner les validations avec les fonctions conformité (juridique, DPO, sécurité) 3. Contrôles et tests IA Définir les stratégies de tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive des modèles Fixer les critères de validation (go / no-go) Superviser les campagnes de tests IA 4. Documentation et audit Piloter la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir un registre des cas d’usage IA Organiser les audits internes et externes Suivre les plans de remédiation 5. Supervision en production Définir les exigences de monitoring (logs, incidents, dérives) Suivre la performance et la fiabilité des systèmes IA Mettre en place des revues périodiques Piloter la gestion des incidents IA 6. Pilotage des coûts (FinOps IA) Définir les règles de consommation (quotas, garde-fous) Suivre les coûts et l’efficience des solutions IA Recommander des optimisations 7. Diffusion des bonnes pratiques Déployer la charte éthique IA Sensibiliser et former les équipes aux enjeux de l’IA responsable Accompagner les équipes projets dans l’application des standards Promouvoir une culture de l’IA responsable à l’échelle de l’organisation

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Manager expert modélisation de données(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine Hôtelier. Description 🎯 Contexte de mission Dans le cadre d’un programme stratégique au sein d’une direction Data, nous recherchons un Data Manager Senior intervenant en rôle transverse sur le domaine Customer et les autres domaines data. La mission vise à garantir la cohérence, la standardisation et la qualité long terme du paysage data , en assurant l’alignement entre les équipes métier, produit et techniques. 🚀 Missions principales et rôle Le Data Manager agit comme référent fonctionnel transverse , garant des standards de data management et facilitateur entre les équipes. 🏗️ 1. Cadrage & Design des Data Products Accompagner les équipes Customer dans le cadrage et la conception des data products Apporter une forte compréhension fonctionnelle des processus Customer Conseiller sur les choix de modélisation (complexité, faisabilité, impacts transverses) Garantir l’alignement avec l’architecture cible et les standards existants 📐 2. Standards & Gouvernance Data Définir et maintenir les standards de data management (règles de modélisation, conventions de nommage, documentation) Structurer les règles de qualité, contrôles et réconciliations Assurer la cohérence et l’adoption des standards au sein du domaine Customer Garantir la qualité de la documentation technique et de la data lineage Être le point de référence sur les pratiques de gouvernance 🌐 3. Urbanisation & Cohérence Transverse Assurer l’interopérabilité entre domaines data Identifier doublons, incohérences et fragmentation des concepts Customer Formuler des recommandations d’optimisation et de simplification Promouvoir la réutilisation et l’harmonisation des modèles Contribuer à la vision long terme de la qualité data 📦 Livrables attendus Support continu aux activités de data management Documentation technique des données (modèles, définitions, lineage) Mise en place et suivi des règles de qualité et de contrôle Coordination des parties prenantes Recommandations d’urbanisation et d’harmonisation

Nous recherchons un profil capable de renforcer notre équipe de Data Management afin de soutenir la réalisation de nos engagements concernant nos offres de services dans ce domaine. Cette personne accompagnera également nos parties prenantes métier dans leurs projets liés à la gestion des données. ENJEUX La mission vise à garantir le succès des initiatives métier portant sur le catalogage des données et leur nettoyage, en particulier lors de projets de transformation majeurs. OBJECTIFS Contribuer à l’enrichissement et au renforcement de notre offre de services en Data Management (méthodologies, outils, formations, accompagnement au changement…) Faciliter la collaboration entre les équipes (Data, IT, architecture, métier) autour de la gestion des données (catalogage, qualité, documentation, sécurité, modélisation…) Professionnaliser et accompagner la montée en compétences des Data Owners, Data Stewards et Data Custodians concernant leurs rôles liés à la qualité des données Participer à l’amélioration de la culture Data au sein de l’organisation Le périmètre technique englobe : Data Gouvernance Data Management Data Quality DAMAS Méthodologies Lean et Agile Outil Blueway MyData Catalogue Tout le système d’information, incluant SIO et legacy Intelligence artificielle Objectifs et livrables Les prestations attendues, non exhaustives, comprennent : Cataloguage de données : réalisation de projets de documentation métier et technique, intégration dans l’outil My Data Catalog Data Quality Management : audits de qualité, propositions de plans de remédiation Accompagnement au changement, formation et sensibilisation Data : formation à l’utilisation de My Data Catalog, accompagnement individuel ou collectif (1 à 1, ateliers) Communication : création et diffusion de newsletters, publications sur l’intranet Participation à des réunions de communauté : Data Owners, Data Stewards, Data Custodians Les livrables attendus comprennent : Les catalogues de données dans l’outil My Data Catalog Les résultats des audits de qualité des données Supports de formation sur les outils et méthodologies de Data Management Newsletter ou autres publications destinées à la communication interne

🎯 Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son activité Gouvernance de la Donnée, notre client – acteur majeur de la protection sociale – souhaite intégrer un consultant senior en gouvernance des données pour accompagner la structuration, la formalisation et le déploiement de ses politiques Data. L’équipe Data Office (3 personnes actuellement) intervient sur la définition des politiques de gestion des données et le suivi de leur mise en œuvre dans un environnement fédéré (métiers, SI, urbanistes, conformité, sécurité). 🚀 Vos missions Vous interviendrez en appui stratégique et opérationnel sur les axes suivants : 🔹 Gouvernance & Structuration Définition et formalisation des rôles et responsabilités (Data Owner, Data Steward, etc.) Mise en place et structuration du glossaire métier et du dictionnaire de données Définition des standards de catalogage et de gestion des métadonnées Contribution au choix des outils de gouvernance (évaluation fournisseurs en cours) 🔹 Cartographie & Connaissance des données Approfondissement de la cartographie des données (flux, lineage, dépendances) Exploitation de la cartographie à des fins de pilotage et gouvernance Articulation avec les capacités de la plateforme Data de l’entreprise 🔹 Qualité & Conformité Définition des modalités de suivi de la qualité des données Intégration des exigences RGPD et conformité réglementaire Formalisation des principes de gestion des habilitations et des accès 🔹 Animation & Acculturation Animation de la communauté Data dans un contexte fédéré Organisation d’ateliers, séminaires et communications Accompagnement à la montée en compétence de l’équipe interne 🧠 Profil recherché Expérience confirmée en Data Office (au moins 2 expériences significatives en gouvernance des données) Maîtrise des outils de gouvernance : Catalogage Gestion des métadonnées Glossaire / Dictionnaire Data Quality Lineage Data Product Bonne compréhension des architectures Data (ETL/ELT, transformation, exposition, monitoring) Expérience opérationnelle d’une plateforme Data Capacité à évoluer dans un environnement structuré et réglementé Excellentes capacités d’animation et de pédagogie

Je recherche pour un de mes clients un Consultant Data Gouvernance sur Paris 12 CONTEXTE DE LA MISSION Dans le cadre de ses missions de définition des politiques de gestion des données et du suivi de leur mise en œuvre, l'activité Gouvernance de la Donnée du client (3 salariés à ce jour) souhaite renforcer son équipe d'un profil confirmé en la matière. Le client recherche donc à apporter à l'équipe Gouvernance de la donnée un accompagnement assorti d'un regard éclairé dans l'exécution des différents pans de ses missions : définition des politiques de gestion des données (rôles et responsabilités; mise en place/alimentation d'un Glossaire métier et d'un Dictionnaire des données; modalités de suivi de la qualité des données; modalités permettant d'assurer la sécurité et la conformité réglementaire de l'accès aux données; articulation avec les capacités de la plate-forme Data choisie par l'entreprise); mise en oeuvre et suivi de ces politiques, en lien avec les contributeurs nécessaires; acculturation des différentes populations de l'entreprise aux exigences et apports en lien avec la gouvernance des données; etc..... DESCRIPTION DE LA MISSION Les missions principales au sein de l'activité Gouvernance de la donnée seront les suivantes : - Participation le cas échéant au choix des outils de gouvernance des données (rencontres fournisseurs initiées ; échanges en cours) - Catalogage / connaissance des données : Définir les standards et bonnes pratiques et en vérifier la bonne application en mobilisant les acteurs requis (SI, métier), assurer l’acculturation nécessaire ; - Cartographie des Données : Approfondir la cartographie des données qui aura été initiée (avec les acteurs métier, SI, urbanistes) et être capable de la présenter, la faire adopter et de l’utiliser à des fins de gouvernance des données… - Conformité règlementaire : Garantir que toutes les données respectent les normes internes et externes, en particulier en matière de RGPD et de conformité légale. - Gestion des rôles et animation de la communauté Data : Identifier les relais de la gouvernance dans un contexte de responsabilités fédérées. Mobiliser les acteurs (animation de séminaires, communication…). - Gestion des habilitations : Définir la granularité des habilitations des rôles et utilisateurs identifiés. - Accompagnement de la montée en compétence des autres membres de l'équipe sur des sujets structurants devant être maîtrisés pour mener à bien les missions de l'activité LIVRABLES ATTENDUS ET ENVIRONNEMENT TECHNIQUE Exemples de livrables attendus : Chapitres thématiques de la politique de Gouvernance des données : - rôles et responsabilités ; - gestion Glossaire/Dictionnaire ; - gestion du Data Lineage ; - sécurité et droits d'accès, dont conformité juridique ; - Suivi de la qualité des données ; - process permettant l'évolution de la plate-forme Data Environnement technique : Sélection en cours du fournisseur pour une plateforme Data d’entreprise cible Couche stockage : - Teradata - Hadoopa Cloudera - Postgre Transformation : - Data stage - Spark BI : - Power BI - SAS Expériences attendues : - Expérience au sein d'un Data Office en charge de la Gouvernance des données (au moins 2 expériences significatives) - Utilisation des outils de Gouvernance des données (gestion des méta données, dont Glossaire / Dictionnaire, Catalogage, Création/Exposition de Data Product, Data Quality, Lineage) - Compréhension des grands modèles d'Architecture Data (Extraction/Chargement, Transformation/Nettoyage, Mise à disposition, Suivi des usages) - Pratique d'une solution Plate-Forme Data

Votre périmètre couvrira l'ensemble des directions métiers (Commerce, Finance, Supply Chain, Achats, RH, R&D…) ainsi que des filiales françaises et internationales. Vos responsabilités incluront : Piloter des projets data de bout en bout : cadrage, recueil des besoins, suivi, déploiement et mise en utilisation. Contribuer aux volets data des grands projets de transformation du groupe (ERP, CRM, WMS, outils métiers…). Assurer la coordination entre les équipes métiers, IT et data. Participer à la mise en place et à l'amélioration continue de la gouvernance de données (qualité, référentiels, catalogage). Participer à la définition, au suivi et à l'analyse des KPIs liés à la performance data. Challenger les besoins métiers et accompagner l'évolution des usages data. Les environnements techniques couvrent tout le cycle de vie de la donnée : Data Lake, Data Warehouse, Data Hub, MDM, PIM/DAM, Data Catalog, Data Quality, Data Visualisation, Data Export.

Dans le cadre d’un programme de transformation Data à l’échelle internationale , un grand groupe du secteur industriel/aéronautique renforce sa gouvernance des données dans un environnement multi-sites et fortement intégré ( SAP S/4HANA , Salesforce , systèmes historiques), reposant sur un écosystème Microsoft Azure . Une plateforme data permet déjà l’ingestion et la consolidation des données, avec l’intégration de sources externes autoritaires pour améliorer la qualité et la déduplication . La priorité actuelle n’est pas la migration (déjà prise en charge par un partenaire dédié), mais l’ industrialisation du Master Data Management (MDM) et la structuration d’une gouvernance des référentiels robuste et scalable , notamment sur les domaines suivants : Business Partners (clients / fournisseurs) Adresses Matériels / Assets Autres data domains critiques L’enjeu principal consiste à passer d’une gestion ad hoc à un dispositif maîtrisé, outillé et pérenne . Le/la consultant(e) interviendra en lien direct avec le sponsor stratégique du programme et les référents internes MDM , à l’interface entre IT, Data et Métiers . Missions Assumer un rôle de référent(e) Data Governance / MDM au sein du programme de transformation. Gouvernance & cadrage Structurer et animer la gouvernance MDM ( Data Council , Data Owners , Data Stewards , RACI ). Définir la cartographie des data domains et clarifier les responsabilités associées. Formaliser le cadre de référence : glossaire , règles de gestion , standards , niveaux de criticité , KPIs data quality . Assessment & recommandations Conduire un diagnostic de maturité par domaine ( qualité, ownership, process, contrôles, outillage, adoption ). Analyser les flux inter-systèmes et les irritants métiers/IT . Produire un plan d’action structuré : priorités , quick wins , roadmap incrémentale (90 jours / 6 mois / 12 mois). Expertise fonctionnelle MDM (focus Business Partner / Adresses) Clarifier le modèle cible pour la gestion des Business Partners et des adresses (légal vs usage, multi-adresses, règles d’unicité). Recommander les bonnes pratiques référentielles dans un environnement SAP S/4HANA interfacé avec CRM et data platform . Sécuriser les workflows de création/modification , les validations , la traçabilité et les règles anti-doublons . Arbitrer la notion de “source of truth” entre ERP , CRM et sources externes . Déploiement & conduite du changement Définir une stratégie de pilotes prioritaires . Structurer une démarche progressive et orientée valeur . Accompagner la montée en compétences interne (transfert, templates, playbook MDM). Structurer la communication , la formation et l’ adoption des nouvelles pratiques.

Bonjour à tous 😃 🔎 Contexte Dans le cadre du déploiement de Snowflake au sein de l’équipe Data, notre client recherche un Data Engineer expérimenté pour accompagner la montée en compétence des équipes, structurer l’architecture cible et intervenir sur des chantiers clés (migration & ingestion) 🎯 Objectifs de la mission 1. Accompagnement & montée en compétence Accompagner les équipes dans la prise en main de Snowflake Animer / coanimer des ateliers et diffuser les bonnes pratiques Faciliter l’appropriation des nouveaux workflows et outils 2. Architecture & structuration Concevoir et documenter l’architecture cible Snowflake Mettre en place et optimiser les pipelines d’ingestion et de transformation Garantir la performance, la scalabilité et la robustesse des traitements 3. Gouvernance & qualité de données Définir les règles de gouvernance (rôles, accès, organisation des environnements) Mettre en place des standards de développement (naming, versionning, documentation) Implémenter des processus de data quality (tests automatisés, contrôles de cohérence, fraîcheur…) Mettre en place des mécanismes de data observability et d’alerting Documenter les processus de gestion des incidents 4. Missions opérationnelles Participer à la migration de data products (Athena → Snowflake) Contribuer à l’ingestion et la structuration de nouvelles sources de données 🔧 Must have Expérience significative en tant que Data Engineer Expertise Snowflake (indispensable) Solide maîtrise SQL (optimisation, performance) Expérience en ingestion de données et/ou migration de plateformes data Connaissances en data quality et gouvernance Capacité à accompagner des équipes (pédagogie, mentoring) ➕ Nice to have Expérience sur AWS Connaissance de Qlik Expérience en environnement data moderne (pipelines, orchestration, CI/CD…) Contexte conseil / ESN Expérience sur des sujets de data observability 📍 Modalités Démarrage : Avril 2026 Localisation : Lyon Télétravail : 3 jours sur site/2 jours de TT

Dans le cadre de la mise en conformité avec les recommandations de la Banque Centrale Européenne (BCE) sur la fiabilité des référentiels IT, notre client engage un programme d’amélioration et de gouvernance de sa CMDB Groupe et de ses référentiels techniques . L’objectif de cette mission est de concevoir et mettre en œuvre une architecture de données robuste et gouvernée , permettant d’assurer la qualité, la cohérence et l’exploitabilité des informations relatives aux actifs IT. Le consultant interviendra au cœur du dispositif pour structurer et améliorer le modèle de données CMDB , industrialiser l’intégration des sources d’inventaire et renforcer la gouvernance des données techniques. Architecture et modélisation des données CMDB Concevoir et optimiser le modèle de données des référentiels IT techniques (Configuration Items, relations et métadonnées). Simplifier et rationaliser les structures existantes afin d’améliorer la lisibilité et la maintenabilité du modèle. Garantir l’évolutivité de l’architecture des données pour intégrer de nouvelles sources d’inventaire et répondre aux besoins futurs. Identification et réconciliation des données Définir et implémenter les règles d’identification et de réconciliation (IRE) au sein de ServiceNow CMDB . Déterminer les clés d’identification des Configuration Items afin d’assurer l’unicité et la cohérence des données. Mettre en place des mécanismes de consolidation des informations issues de multiples sources d’inventaire. Gestion des sources d’inventaire Identifier et qualifier les sources de données techniques alimentant les référentiels IT . Définir les sources de vérité pour chaque type d’information. Cartographier et structurer les flux d’alimentation des référentiels IT . Qualité des données et gouvernance Définir et mettre en œuvre une stratégie de Data Quality pour la CMDB : déduplication fiabilité des données complétude fraîcheur des informations gestion de l’obsolescence. Mettre en place des indicateurs de qualité et des tableaux de bord de suivi . Gouvernance des référentiels IT Appliquer les principes de Master Data Management (MDM) au contexte des référentiels IT. Définir les rôles et responsabilités autour des données (Data Owner, Data Steward). Structurer un cadre de gouvernance des référentiels IT documenté et partagé. Collaboration transverse Travailler en étroite collaboration avec les équipes : ITSM / CMDB ServiceNow Discovery équipes MDM sécurité IT infrastructures et exploitation. Accompagner les équipes responsables des inventaires techniques et outils de découverte . Reporting et produits de données Développer des produits de données exploitant les référentiels IT pour répondre aux besoins de reporting et d’audit. Contribuer à la production d’indicateurs et de tableaux de bord permettant de piloter la qualité et la fiabilité des données.

L’entreprise recherche un expert pour piloter et renforcer la gouvernance BI & Analytics ainsi que la feuille de route du programme, qui vise à harmoniser et professionnaliser les pratiques data à l’échelle de l’organisation. La mission consiste à : Superviser le programme (rationalisation des périmètres, standardisation, amélioration du delivery, opérationnalisation du modèle de fonctionnement). Assurer la gouvernance BI & Analytics au quotidien. Faire du dashboarding (Power BI) Garantir la bonne application des standards Data : Data Governance, Data Quality, Data by Design, et la documentation associée. Contribuer au processus Data by Design avec le DPO, les Data Architects et les équipes projet. Accompagner les Business Data Owners et Data Stewards dans la gestion et la qualité des données, notamment sur certains domaines critiques comme le domaine RH. Livrables attendus : supports de pilotage (COPIL), roadmaps, suivi financier, gestion des risques, documents de gouvernance, inventaires, documentation standardisée, modèles de données et data dictionaries.

Dans un contexte de renforcement des exigences réglementaires imposées aux établissements bancaires, notre client DSI met en œuvre la norme RDAR ( Risk Data Aggregation & Reporting ), visant à garantir la fiabilité, la traçabilité et la gouvernance des données de risque. Ce programme stratégique de plus de 10 M€ s’inscrit dans la continuité des travaux BCBS 239 et couvre l’ensemble du cycle de vie du projet, depuis les phases de cadrage amont jusqu’à la mise en production et la clôture. Missions principales : Phases amont & cadrage du programme – fortement apprécié Piloter les phases de pré-cadrage et de cadrage : définition du périmètre, des objectifs et des enjeux réglementaires. Conduire les études de faisabilité et les analyses d’impact (organisationnelles, techniques, budgétaires). Élaborer le business case et le dossier de lancement soumis au sponsor et aux instances de décision. Définir la vision cible, la stratégie de mise en œuvre et la structure de gouvernance du programme. Rédiger les documents de référence : charte de projet, plan de management, matrice RACI. Structurer le découpage en workstreams et lots de travaux (WBS) en cohérence avec la roadmap réglementaire. Animer les ateliers de cadrage avec les parties prenantes métier (Risk, Compliance, Finance) et IT. Pilotage du programme RDAR Assurer le pilotage global d’un programme supérieur à 10 M€, avec pleine responsabilité budgétaire. Conduire les travaux de mise en conformité à la norme RDAR au sein de la DSI bancaire. Définir et piloter la roadmap du programme en lien avec les équipes Risk, Finance et IT. Assurer le reporting d’avancement auprès des instances de gouvernance (CODIR, Comité Risques). Coordonner les workstreams métier et technique, en veillant à la cohérence d’ensemble. Gestion budgétaire & financière du programme Élaborer et suivre le budget programme (>10 M€) : plan de charge, forecast, atterrissage. Piloter les coûts par workstream et assurer la maîtrise des écarts budgétaires. Gérer les relations contractuelles avec les prestataires externes (cabinets, ESN, éditeurs). Produire les reportings financiers à destination du sponsor et des instances de gouvernance. Anticiper les risques de dérive budgétaire et mettre en place les plans correctifs. Traçabilité & gouvernance des données de risque Mettre en place les référentiels de traçabilité des données de risque ( data lineage, data quality ). Définir les règles de gestion et les normes de qualité des données en lien avec les équipes Data Office. Superviser la mise en œuvre des dispositifs de contrôle et d’auditabilité des flux de données. Piloter les travaux de cartographie des données critiques ( CDE – Critical Data Elements ). Coordination technique & Data Collaborer avec les équipes Data Engineering et Architecture sur les pipelines de données (Big Data, datalake , entrepôts). Valider les choix d’architecture technique garantissant la conformité réglementaire. Assurer l’interface entre les équipes métier (Risk, Compliance) et les équipes IT. Gestion des parties prenantes & reporting réglementaire Préparer les livrables destinés au régulateur (BCE, ACPR) et aux auditeurs internes. Animer les comités de pilotage et rédiger les comptes rendus d’avancement. Identifier et gérer les risques programme, mettre en place les plans de mitigation. Manager une équipe pluridisciplinaire de chefs de projet, business analysts et experts techniques.

Product Owner Nous recherchons un profil Product Owner expérimenté. Product Owner en binôme/complémentarité avec un PO déjà en place sur la brique IA Gen (SG1) Activités principales attendues : Onboarding & adoption SG1, suivi satisfaction et améliorations orientées DX Cadrage & priorisation : formalisation des besoins, roadmap, arbitrages Quotas & gouvernance d’usage Déploiement/communication produit : guides, catalogue, notes de version, animation de la communauté Collaboration étroite avec le PO SG1 et les parties prenantes techniques/utilisateurs Objectifs et livrables Objectifs & enjeux de la mission : Product Owner en binôme/complémentarité avec un PO déjà en place sur la brique IA Gen (SG1) afin : Accroître la capacité de pilotage produit et accélérer l’adoption des services IA partagés au sein de la Plateforme DATA/IA Accompagner les équipes utilisatrices (prise en main, clarification des parcours d’usage, bonnes pratiques, support API) Définir/ajuster une gouvernance d’usage pragmatique, notamment les quotas par cas d’usage (volumétrie, criticité, performance) pour sécuriser la QoS et optimiser la consommation Préparer l’extension progressive de l’offre avec l’arrivée de nouveaux services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) : parcours, documentation, conditions d’accès, support, KPIs d’adoption. Compétences demandéesCompétences Niveau de compétence Pilotage Confirmé

Data Analyst Lead – Gouvernance & Conception Data Objectif global Renforcer l’expertise en analyse, conception et gouvernance des données au sein d’un DataLab, dans un contexte grande distribution multi-enseignes et multi-métiers. Livrables : - Expertise analytique et conception de solutions data - Contribution à la structuration des KPI métiers - Animation de la communauté Data Analyst - Participation à la Data Authority - Contribution au modèle de données commun Contexte de la mission : - Mission au sein d’un DataLab, rattachée à l’équipe Gouvernance des données. Environnement : - Grande Distribution - Multi-enseignes - Multi-métiers Enjeux forts de performance, qualité des données, modélisation et usages analytiques à grande échelle ⚠️ La connaissance opérationnelle de la Grande Distribution est impérative. Objectifs - Apporter une expertise avancée en data analyse et en conception de solutions data - Contribuer à la montée en compétence des Data Analysts - Accompagner les équipes produits et projets sur des problématiques analytiques complexes - Animer la communauté Data - Coanimer la Data Authority et les ateliers de gouvernance Missions principales : - Expertise en analyse de données et conception de solutions orientées data - Support avancé aux équipes produits / projets (indicateurs complexes, modélisation, cohérence des solutions) - Structuration et alignement des KPI métiers - Animation de la communauté Data Analyst (ateliers, bonnes pratiques, REX) - Contribution et évolution du modèle de données commun - Coanimation des instances de gouvernance Data Compétences techniques attendues : Impératif : Connaissance confirmée de la Grande Distribution Enjeux business KPI clés : ventes, marge, stock, approvisionnement, performance magasin Usages métiers de la donnée Important Modélisation des données (confirmé) Analyse de données (confirmé) Conception de solutions data (confirmé) Stack & Environnement technique Big Data : - SQL - Databricks - Scala - Python Environnement Azure BI / Reporting : - Power BI - MicroStrategy Modélisation : - PowerDesigner Gouvernance & Qualité : - DataGalaxy - SODA (Data Quality / Observability) Méthodologie & outils : - SAFe (Agilité à l’échelle) - Jira Profil recherché - Data Analyst Senior / Lead - Forte capacité à challenger les solutions - Vision transverse et structurante - Capacité à fédérer une communauté - Aisance en animation d’ateliers - Posture d’expert référent

Prestations demandées Les Missions principales sont : -Conception et optimisation du data model des référentiels IT techniques (CIs et métadonnées) -Définition des règles d’identification et de réconciliation (IRE) au sein de ServiceNow -Spécification des sources de vérité et cartographier les flux d’alimentation des référentiels -Déploiement des stratégies de data quality : déduplication, fiabilité, couverture, obsolescence -Application des principes de Master Data Management au contexte de la CMDB -Mise en place une gouvernance claire, documentée et partageable -Collaboration étroite avec les équipes ITSM, Discovery, MDM, sécurité et infrastructure -Accompagnement des équipes en charge des découvertes et des inventaires techniques -Production de la documentation d’architecture, standards, bonnes pratiques et processus -Développement des produits de données permettant de répondre aux besoins de reporting et d'audit