Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 11 offres pour ce poste (Senior, Paris), le marché se situe autour de 565€/j (525€/j–600€/j).
TJM du marché pour Data Engineer (Senior) à Paris : médiane 565 €/jour, P25–P75 : 525–600 €/jour, n = 11 offres. TJM Python à Paris
Baromètre TJM et salaires ITTaux 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.
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Définir et déployer les standards, politiques et règles de qualité des données.
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Animer des ateliers avec les équipes métiers pour identifier les exigences et les indicateurs de qualité.
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Accompagner les Data Owners et les équipes Data dans la mise en œuvre de la gouvernance.
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Concevoir et automatiser les contrôles de qualité des données à l'aide de Python et Databricks.
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Développer des dashboards de suivi et de monitoring sous Tableau.
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Mettre en place des alertes pour détecter les anomalies et incohérences.
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Documenter les règles et référentiels de qualité dans un outil de Data Governance.
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Piloter les plans de remédiation et contribuer à l'amélioration continue.
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Veiller au respect des exigences de sécurité, de confidentialité et de conformité des données.
Compétences techniques attendues :
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Excellente maîtrise de SQL.
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Solides compétences en Python.
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Expérience de Databricks et des environnements Cloud AWS (notamment S3).
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Maîtrise de Tableau pour la création de dashboards.
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Connaissance des outils de Data Governance, idéalement Collibra.
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Compréhension des enjeux de sécurité, de conformité et de gestion des données.
Les petits plus :
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Expérience dans un environnement Finance ou Corporate.
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Connaissance des approches de détection automatisée des anomalies.
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Sensibilité aux usages de l'IA appliqués à la Data Quality.
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Expérience dans un contexte international et multi-équipes.
Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.
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