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Senior Data Quality Manager - Data Governance - Freelance (H/F)

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Description de la mission

Taux journalier (TJM): 470
Dans le cadre d'un programme de transformation Data à dimension internationale, un grand groupe recherche un Senior Data Quality Manager pour renforcer son équipe Data Governance sur le périmètre Corporate Operations & Finance.

L'objectif : garantir la fiabilité, la cohérence, la conformité et l'intégrité des données financières, tout en structurant et en industrialisant les dispositifs de contrôle de la qualité des données.

Vous interviendrez à la croisée des enjeux métiers, Data et techniques, en collaboration avec les Data Owners, Data Product Managers et équipes Data.

VOS PRINCIPALES MISSIONS

•

Définir et déployer les standards, politiques et règles de qualité des données.

•

Animer des ateliers avec les équipes métiers pour identifier les exigences et les indicateurs de qualité.

•

Accompagner les Data Owners et les équipes Data dans la mise en œuvre de la gouvernance.

•

Concevoir et automatiser les contrôles de qualité des données à l'aide de Python et Databricks.

•

Développer des dashboards de suivi et de monitoring sous Tableau.

•

Mettre en place des alertes pour détecter les anomalies et incohérences.

•

Documenter les règles et référentiels de qualité dans un outil de Data Governance.

•

Piloter les plans de remédiation et contribuer à l'amélioration continue.

•

Veiller au respect des exigences de sécurité, de confidentialité et de conformité des données.

Compétences techniques attendues :

•

Excellente maîtrise de SQL.

•

Solides compétences en Python.

•

Expérience de Databricks et des environnements Cloud AWS (notamment S3).

•

Maîtrise de Tableau pour la création de dashboards.

•

Connaissance des outils de Data Governance, idéalement Collibra.

•

Compréhension des enjeux de sécurité, de conformité et de gestion des données.

Les petits plus :

•

Expérience dans un environnement Finance ou Corporate.

•

Connaissance des approches de détection automatisée des anomalies.

•

Sensibilité aux usages de l'IA appliqués à la Data Quality.

•

Expérience dans un contexte international et multi-équipes.

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