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Dans le cadre d'un programme international de transformation du Système d'Information, nous recherchons un Chef de Projet MDM Client pour piloter la mise en œuvre d'une nouvelle solution de gestion des données de référence Client. La mission consiste à remplacer le MDM existant par une plateforme Data cible, en revoyant en profondeur la création, la maintenance, le contrôle et la distribution des données Client au sein du SI. Le projet inclut l'intégration d'un nouveau modèle de données, la revue des processus métier, la définition des règles de qualité de données, la migration des données et flux existants, ainsi que la rationalisation des échanges entre le MDM et les autres composants du SI. Le déploiement se fera dans un contexte international, avec une approche progressive. Localisation : Nord.

ContexteLe poste consiste à assurer la fonction de Chef de projet pour un dispositif de qualité des données à l'échelle de la division Corporate & Investment Banking (CIB), lequel sous-tend l'ensemble de l'écosystème de détection, de surveillance et de déclaration en matière de lutte contre le blanchiment d'argent (AML). En étroite collaboration avec les équipes d'investigation AML, les équipes de développement informatique et le service conformité, le chef de projet définira le modèle opérationnel cible pour la qualité des données (périmètre des données, parties prenantes, etc.), concevra des contrôles qualité mesurables et suivra leur mise en œuvre dans l'outil opérationnel cible. MissionsCadrage du projet (identification des éléments de données clés à contrôler, définition des responsabilités des parties prenantes et de la gouvernance/propriété des données) Définition des différents indicateurs de qualité et des principes de suivi Suivi de la mise en œuvre et de l'industrialisation des indicateurs de qualité des données Élaboration de toute la documentation pertinente, y compris les évaluations des risques, la définition des contrôles et la traçabilité des données (data lineage) Mise en place du processus de gestion de la remédiation Transfert du projet vers une équipe offshore nouvellement créée

Mission de l'équipe : Dans le cadre d'un dispositif transverse à l'échelle de la CIB, la mission vise à piloter la définition et la mise en œuvre d'un framework de Data Quality supportant l'ensemble de l'écosystème AML, notamment les activités de détection, de monitoring et de reporting. Le Project Manager interviendra en coordination étroite avec les équipes AML Investigation, les équipes IT et la Compliance afin de définir le modèle opérationnel cible de Data Quality, concevoir les contrôles et indicateurs associés et piloter leur industrialisation dans l'outil cible. 1. Définition du Target Operating Model Data Quality La mission sera responsable du cadrage du dispositif cible de Data Quality, notamment : • Identifier les données clés devant faire l'objet de contrôles. • Définir le périmètre des données concernées. • Identifier les principales parties prenantes. • Clarifier les responsabilités et la propriété des données. • Formaliser les principes de gouvernance associés. 2. Définition des contrôles et indicateurs de qualité La mission devra concevoir un dispositif mesurable permettant d'évaluer et de piloter la qualité des données utilisées par les processus AML. Les principales responsabilités seront : • Définir les différents indicateurs de qualité des données. • Définir les principes de monitoring associés. • Formaliser les contrôles permettant de mesurer la qualité des données. • Produire les analyses de risques associées. • Documenter les data lineages nécessaires au dispositif. 3. Industrialisation et suivi de la mise en œuvre La mission assurera le pilotage de l'implémentation et de l'industrialisation des indicateurs de Data Quality dans l'outil cible. Elle devra notamment : • Coordonner les parties prenantes métier, Compliance et IT. • Suivre l'implémentation des contrôles et indicateurs. • Piloter leur industrialisation dans l'environnement cible. • S'assurer de la bonne formalisation et documentation du dispositif. 4. Pilotage de la remédiation et transition La mission devra également structurer le processus de gestion des remédiations issues des contrôles de qualité. Elle sera notamment responsable de : • Mettre en place le dispositif de gestion des remédiations. • Organiser le suivi des actions correctrices. • Préparer la transition du dispositif vers une nouvelle équipe offshore. • Sécuriser le transfert de connaissances, de documentation et des processus associés. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : • Cadrage du framework Data Quality AML à l'échelle CIB. • Définition du Target Operating Model Data Quality. • Identification des données critiques, responsabilités et data ownership. • Définition des contrôles, KPI et principes de monitoring. • Pilotage de l'implémentation et de l'industrialisation des indicateurs de qualité. • Production de la documentation, des analyses de risques, des définitions de contrôles et des data lineages. • Mise en place et suivi du dispositif de remédiation. • Coordination transverse avec les équipes AML Investigation, Compliance et IT. • Organisation de la transition vers une équipe offshore. Secteur d'activité : Banque de Financement et d'Investissement, CIB Calendrier : du 14/09/2026 au 28/02/2027

Pour un grand acteur de la banque d'investissement, nous recherchons un(e) Data Analyst / Business Data Analyst pour accompagner les métiers dans l'exploitation, l'analyse et la fiabilisation de données au sein d'un environnement Banque / CIB. 🎯 Objectif : faire le lien entre les enjeux métiers et la donnée afin de construire des analyses fiables, améliorer la qualité des données et accompagner les projets de transformation Data. 🚀 Vos missions✔️ Recueillir et analyser les besoins Data des équipes métiers ✔️ Extraire, manipuler et analyser des volumes importants de données ✔️ Construire des requêtes et analyses à l'aide de SQL ✔️ Participer à la définition et au suivi des KPI ✔️ Identifier et analyser les problématiques de Data Quality ✔️ Participer aux projets de transformation et de gouvernance Data ✔️ Concevoir des reportings et tableaux de bord ✔️ Collaborer avec les équipes métiers, IT, Data et Risk

Je recherche de 1 Expert Gouvernance de la Donnée / Data Steward confirmé. Le consultant interviendra sur des projets Data afin de garantir la qualité, la cohérence, la traçabilité et la conformité des données. Il aura notamment la charge du suivi des indicateurs de Data Quality, de l'analyse et du traitement des anomalies de données, de la gestion de la documentation et des métadonnées, ainsi que de l'application des règles de gouvernance des données.

Mission de l'équipe Dans le cadre de l'intégration d'une activité de gestion d'actifs au sein d'une nouvelle organisation, un programme de migration des données et des processus est engagé vers la plateforme Aladdin. La mission a pour objectif de sécuriser la transition des données référentielles liées aux instruments financiers et aux benchmarks vers la plateforme cible. L'intervention s'inscrit dans un environnement Asset Management exigeant, impliquant d'importants volumes de données, de multiples parties prenantes et des enjeux élevés de qualité, d'intégrité et de continuité des processus. 1. Migration des données référentiellesLa mission devra accompagner la migration et l'intégration des données Security Master et des données référentielles relatives aux benchmarks vers Aladdin. L'objectif sera de garantir que les données transférées soient correctement structurées, converties et intégrées dans la plateforme cible. 2. Définition et validation des besoins dataLa mission travaillera en collaboration avec les équipes internes afin de définir et de valider : Les besoins en matière de données. Les règles de mapping entre les systèmes sources et la plateforme cible. Les standards de gouvernance applicables aux données migrées. Les règles de conversion et de transformation des données. 3. Sécurisation de la qualité des donnéesLa mission devra garantir l'intégrité, la cohérence et la fiabilité des données migrées. Une attention particulière sera portée à l'identification des écarts, des anomalies et des incohérences susceptibles d'affecter la qualité des référentiels instruments financiers et benchmarks. 4. Tests, réconciliations et validation des processusLa mission participera aux différentes phases de validation de la migration, notamment : La préparation et l'exécution des tests. L'analyse des résultats. La réconciliation des données entre les systèmes sources et Aladdin. L'identification et le suivi des écarts. La validation des processus cibles. La mission devra également contribuer à la production et au suivi d'indicateurs permettant de mesurer la qualité, la complétude et la fiabilité des données migrées. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Piloter les travaux data liés à la migration vers Aladdin. Accompagner la migration des référentiels Security Master et Benchmark. Définir et valider les besoins data avec les équipes concernées. Formaliser et valider les règles de mapping et de conversion. Contribuer à la définition et à l'application des standards de gouvernance des données. Analyser et manipuler des volumes importants de données. Garantir l'intégrité et la cohérence des données migrées. Préparer et exécuter les campagnes de tests. Réaliser les réconciliations entre les données sources et les données intégrées dans Aladdin. Analyser les écarts et contribuer à leur résolution. Participer à la validation des processus cibles. Produire et suivre les KPI liés à la migration et à la qualité des données. Coordonner les travaux avec les différentes équipes internes. Intervenir efficacement dans un environnement exigeant et soumis à de fortes contraintes opérationnelles.

Mission de l'équipe : L'équipe Global Operations recherche un consultant OPC (Operational Permanent Controller) afin de renforcer les activités de contrôle permanent, de gestion des incidents opérationnels et d'amélioration de la qualité des données de contrôle. La mission s'inscrit dans un contexte de renforcement du dispositif de contrôle permanent et d'optimisation du référentiel de contrôle Global Operations. Elle vise à améliorer la gestion des Broker Claims, fiabiliser les incidents opérationnels et corriger les incohérences de données identifiées dans RISK 360 avant la campagne RCSA 2026. L'intervention s'articule autour de deux axes principaux. 1. Gestion des Broker Claims et des incidents opérationnels Le consultant sera en charge d'accompagner les équipes Operations dans le suivi et l'amélioration de la gestion des Broker Claims ainsi que de certains incidents opérationnels. Les principales responsabilités seront les suivantes : Analyser les incidents opérationnels actuels et historiques afin d'en évaluer les causes racines, les impacts et la qualité des informations disponibles. Remettre en question les analyses existantes lorsque cela est nécessaire afin de renforcer la fiabilité des dossiers d'incidents. Documenter les analyses réalisées et contribuer à l'amélioration de la qualité documentaire. Partager les bonnes pratiques avec les équipes Operations afin d'améliorer durablement la qualité des données et des analyses. Définir avec les équipes cibles une organisation plus efficace permettant de fluidifier le processus de gestion des incidents et de réduire les activités de contrôle OPC. 2. Fiabilisation des données et du référentiel RISK 360 À la suite de la migration vers RISK 360 et de la campagne RCSA 2025, plusieurs anomalies de données et de mapping ont été identifiées sur les objets de contrôle permanent. La mission consiste à identifier, analyser et corriger ces incohérences afin de garantir la qualité des données avant la campagne RCSA 2026. Les activités couvriront notamment : Identifier les anomalies de mapping entre les incidents opérationnels, contrôles, procédures, dispositifs de contrôle et objets associés. Réaliser les opérations de nettoyage et de fiabilisation des données. Garantir la cohérence des allocations RCSA Global Operations. Contribuer à l'amélioration du référentiel de contrôle permanent. Participer à la sécurisation de l'utilisation de RISK 360 comme outil de contrôle permanent du Groupe. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Gestion et suivi des Broker Claims. Analyse et documentation des incidents opérationnels. Identification des causes racines et des impacts. Amélioration de la qualité des données de contrôle. Résolution des anomalies de mapping dans RISK 360. Nettoyage et fiabilisation des données avant la campagne RCSA 2026. Optimisation du dispositif de contrôle permanent avec les équipes Operations. Contribution à l'amélioration continue des processus et des bonnes pratiques.

Hello 😀 Nous recherchons un Lead Data gouvernance pour l'un de nos clients : 📍 Contexte de la mission Dans le cadre de la structuration de sa stratégie Data, l'un de nos clients recherche un Data Manager Senior afin de mettre en place et piloter une gouvernance des données pérenne. Aujourd'hui, le patrimoine Data de l'organisation est insuffisamment structuré et gouverné. Les demandes des métiers et de la DSI sont traitées de manière ponctuelle, sans cadre de gouvernance formalisé, ce qui génère des problématiques de qualité, de conformité et de valorisation des données. Le consultant interviendra comme référent Gouvernance Data, en l'absence de Chief Data Officer. Il sera responsable de la structuration du Data Office, de la définition des processus de gouvernance et de l'animation de l'ensemble des acteurs Data. Le poste est très transverse, avec des interactions fortes auprès des métiers, de la DSI, des équipes conformité et des Data Owners. 🎯 Missions principales Le consultant sera notamment en charge de : Définir et déployer la stratégie de gouvernance des données Structurer et piloter le Data Office Mettre en place les rôles de Data Owner et Data Steward Organiser et prioriser les demandes Data des métiers Définir les politiques de qualité des données Mettre en œuvre un Data Catalog et gérer les métadonnées Définir les référentiels de données critiques (Master Data) Garantir la conformité RGPD et les exigences réglementaires Définir les indicateurs de qualité de données (Data Quality KPIs) Accompagner les métiers dans l'appropriation de la gouvernance Data Élaborer la roadmap Data Gouvernance à moyen et long terme

Mission de l'équipe Dans le cadre des recommandations formulées par la Banque Centrale Européenne, l'équipe Global Outsourcing accompagne la mise en conformité du dispositif d'externalisation à l'échelle internationale afin de permettre la clôture des actions attendues. L'objectif est d'assurer la bonne mise en œuvre du dispositif d'outsourcing auprès des entités internationales, de coordonner les plans d'actions et de garantir un pilotage homogène des exigences du Groupe sur l'ensemble des sujets liés à l'externalisation. L'activité couvre l'ensemble des dimensions du dispositif d'outsourcing : gouvernance, contrôles, suivi des fournisseurs, qualité des données et évaluation de la criticité des prestations externalisées. 1. Coordination du dispositif d'outsourcing international L'équipe est responsable d'accompagner les entités internationales dans la compréhension et l'application du dispositif d'externalisation. Elle assure la coordination entre les différentes parties prenantes afin de garantir une mise en œuvre homogène des exigences et un suivi efficace des actions engagées. Elle centralise également les remontées des entités et assure le reporting auprès du Groupe. 2. Accompagnement des entités internationales L'équipe intervient en support des coordinateurs Outsourcing présents dans les différentes entités internationales. Elle apporte son expertise sur les différents volets du dispositif d'externalisation et accompagne les équipes dans la mise en conformité des processus et des pratiques. L'objectif est de favoriser une compréhension commune des exigences et d'assurer leur déploiement dans l'ensemble des pays concernés. 3. Suivi des recommandations réglementaires L'équipe contribue à la clôture des recommandations émises par la Banque Centrale Européenne. Elle coordonne les actions nécessaires avec les différentes parties prenantes, assure le suivi de leur avancement et consolide les retours afin de garantir la bonne exécution des plans d'actions. 4. Pilotage transversal des parties prenantes La mission implique des interactions régulières avec les coordinateurs Outsourcing, leurs responsables ainsi qu'avec les équipes Groupe intervenant sur les sujets de risques, achats, performance et services partagés. L'équipe veille à assurer une communication fluide entre les différentes fonctions afin de garantir la cohérence du dispositif d'externalisation à l'échelle internationale. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Coordonner les actions liées à la mise en œuvre du dispositif d'outsourcing à l'international. Accompagner les entités dans l'application des exigences du dispositif d'externalisation. Contribuer à la clôture des recommandations émises par la Banque Centrale Européenne. Assurer le suivi des plans d'actions et consolider les retours des différentes entités. Coordonner les échanges entre les équipes internationales et les fonctions Groupe. Participer aux sujets de gouvernance, contrôles, suivi des fournisseurs, qualité des données et évaluation de la criticité. Assurer un reporting régulier sur l'avancement des actions.

Site : IDF 3j/site - 2j TT Profil habilitable obligatoire (FR) TJM max : 1400 euros Date de démarrage : asap Date de fin : 31/12/2026 Profil recherché : 10+ ans d'expérience en gestion de projet/programme IT Expérience avérée en migration vers SAP S/4HANA Participation à au moins un programme de transformation SAP (end-to-end) Expérience dans des environnements industriels complexes (défense, aéronautique, manufacturing) Contexte : Modernisation et transformation des systèmes d'information : migration de données depuis des systèmes legacy vers des solutions cibles, notamment SAP S/4HANA. Missions : Définir et Piloter le programme de data migration de bout en bout, en particulier dans le cadre d'une transformation vers SAP S/4HANA Garantir la qualité, l'intégrité et la cohérence des données migrées Piloter les phases de tests (SIT, UAT) Sécuriser les phases critiques (cut-over, bascules go-live et plan de rollback) Assurer le respect des délais, coûts et risques Accompagner la transformation des référentiels et des processus métier Structurer la gouvernance projet (COPIL, COMOP, reporting exécutif) Coordonner les équipes client, intégrateurs SAP et partenaires Suivre les indicateurs clés (planning, budget, qualité, risques)

Data Manager - Data Governance,MS Azure Data Catalog Nantes en responsabilité de la gouvernance, de la qualité, de la documentation et de la valorisation du patrimoine de données de l'entreprise. Principales missions : - Animation et administration du catalogue de données (Data Catalog). - Identification et inventaire des données stratégiques. - Définition et pilotage des règles de qualité des données (Data Quality). - Mise en place et suivi des indicateurs de qualité des données. - Gestion des métadonnées métier, techniques et fonctionnelles. - Cartographie des flux et maintien des lineages. - Contribution aux standards de gouvernance Data. - Participation aux projets Data afin d'intégrer les exigences de gouvernance dès leur conception. - Production des reportings et indicateurs de maturité Data. - Accompagnement de la conformité réglementaire et des politiques internes. - Transfert de connaissances auprès des équipes internes en fin de mission. Livrables principaux : - Catalogue de données enrichi et maintenu. - Documentation du patrimoine de données. - Glossaire métier. - Cartographie des données et des lineages. - Documentation des Data Products. - Règles et tableaux de bord de qualité des données. - Documentation des processus de gouvernance. Data Governance,MS Azure Data Catalog,

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

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

ContexteDans le cadre de la transition vers une architecture Data Mesh, nous recherchons un(e) Data Product Engineerspécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst (Trino). La mission consiste à concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain teams et les data owners. MissionsConcevoir des flux de données et des Data Products Développer des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData Développer des requêtes SQL optimisées pour Starburst/Trino (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet) Automatiser les pipelines de données (ETL/ELT) avec des outils comme Airflow, dbt, ou Starburst Galaxy Configurer des accès sécurisés (RBAC, row-level security) et des politiques de gouvernance (tagging, lineage) Collaborer avec les domain teams pour identifier les sources de données et les cas d'usage Documenter les data products (métadonnées, ownership, qualité) via des outils comme Amundsen, DataHub, ou Starburst Discover Participer à la définition des standards d'interopérabilité (formats communs, APIs de données) Monitorer la performance (latence, coût des requêtes) et la qualité des données (frais, complétude) Mettre en place des alertes et des dashboards (Grafana, Metabase) pour le suivi des data products Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Starburst (scaling, caching, federation) Compétences techniques requisesTalend RealTime BigData : expérience avancée en développement de pipelines sur Talend Studio en mode batch ou route (runtime) Starburst/Trino : expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques) Data Modeling Pipelines : expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration Stockage : connaissance des formats Iceberg, Parquet, S3 Gouvernance : familiarité avec les outils de sécurité (Ranger, RBAC) DevOps/DataOps : pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes) Langages : SQL avancé (mandatory), Python (Pandas, PySpark), bash Compétences transverses (Data Mesh)Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance) Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers) Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées) Soft SkillsEsprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts Autonomie : prise d'initiative dans un cadre agile Environnement techniqueExpertise écosystème zoo Hadoop Connaissance / maîtrise Data Connaissance / maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka, Nifi, …) Expertise Java, Scala, Python, Hive, Spark Expertise ETL, Bash Expertise SQL / NoSQL

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