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Data Manager Senior – Data Governance & Data Quality

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Description de la mission

Taux journalier (TJM): 580

Notre client recherche un/une Data Manager Senior – Data Governance & Data Quality (H/F) dans le cadre d’une mission freelance.

Au sein d'une organisation Data & IA, la mission consiste à assurer la gouvernance opérationnelle, la qualité, la conformité et la traçabilité des Data Products en production, dans un environnement hybride on-premise/cloud en migration progressive vers Azure.

- Piloter la gouvernance opérationnelle des données et administrer les workflows Collibra.

- Définir, déployer et superviser les contrôles de qualité des données sur Databricks.

- Gérer les métadonnées, le Business Glossary, le Data Lineage et la certification des Data Products.

- Superviser les Data Contracts, les SLA et le traitement des incidents de qualité.

- Mettre en place des tableaux de bord de Data Observability et assurer le suivi des indicateurs de qualité.

- Garantir l'application des politiques de gouvernance, la conformité RGPD et la protection des données sensibles.

- Accompagner les projets Data & IA, notamment ML et GenAI, sur les enjeux de gouvernance.

- Animer les comités qualité et coordonner les équipes Data Governance, Data Product Owners, Data Modelers et techniques.

Expérience senior : 5 à 10 ans d'expérience en Data Management, Data Governance et Data Quality.

- Collibra : maîtrise avancée des workflows, du Business Glossary, de la gestion des métadonnées et de la certification des Data Products.

- Azure Databricks & Unity Catalog : expertise avancée en gestion des permissions, classification et synchronisation des métadonnées.

- Data Quality & Observability : expérience confirmée dans la définition des règles de qualité, le monitoring des pipelines et la gestion des incidents.

- Gouvernance et conformité RGPD : expérience en classification des données sensibles, pseudonymisation, traçabilité et application des politiques de gouvernance.

Compétences demandées dans la mission

- Data Contracts, SLA et Data Lineage.

- Great Expectations et Delta Live Tables Expectations.

- Data Mesh, Data Products et gouvernance fédérée.

- Environnements hybrides on-premise/cloud et migration vers Azure.

- Cloudera, Hive et Dataiku (souhaités).

- Power BI, Tableau et Azure Data Factory (appréciés).

- Gouvernance des projets Machine Learning et GenAI.

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