Manager de Transition - Data Factory (H/f) - Freelance

Taux journalier (TJM): 850

Localisation : Orly (Île-de-France) avec déplacements réguliers sur un second site à Roissy Charles-de-Gaulle
Démarrage : idéalement le 30 mars 2026
Durée : mission initiale de 4 semaines renouvelables, jusqu’à 18 unités (soit environ 72 semaines)
Présentiel majoritaire

Contexte

Au sein de la Direction Numérique et Transformation d’un grand groupe français, la mission consiste à piloter le portefeuille de projets du pôle Data Factory rattaché au département Digital & Data.

Dans un contexte de transformation digitale et de développement des usages data, le manager de transition interviendra pour structurer le pilotage des projets, coordonner les équipes et accompagner la mise en œuvre des initiatives data de l’organisation.

Le pôle Data Factory est composé de six ingénieurs data en charge de projets transverses pour les différentes directions métiers de l’entreprise.

Missions principales

Pilotage du portefeuille de projets

• Structurer et piloter le portefeuille de projets data

• Assurer le suivi de l’avancement des projets et leur alignement avec les objectifs stratégiques

• Mettre en place et maintenir les outils de pilotage et de suivi

• Produire les reportings et tableaux de bord destinés aux instances de gouvernance

Gouvernance et coordination

• Préparer les dossiers d’investissement et contribuer aux arbitrages projets

• Piloter les prestations externes et coordonner les différents acteurs impliqués

• Assurer la cohérence entre les feuilles de route stratégiques et opérationnelles

• Faciliter la collaboration entre les équipes Digital & Data et les directions métiers

Management et accompagnement des équipes

• Encadrer l’équipe Data Factory composée d’ingénieurs data

• Accompagner les chefs de projets et les prestataires dans le pilotage opérationnel des initiatives

• Contribuer à l’amélioration des processus et des méthodes de gestion de projets

Environnement technique

• Power BI

• Azure Data Factory

• Databricks

• Bases de données : SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MongoDB, Synapse

• Environnement legacy : SAP BO, ETL BODS

• Projets incluant data science et machine learning