Senior Data Quality Manager - Freelance (H/F)

Une grande entreprise internationale mène une transformation majeure de son système d'information pour soutenir le pilotage stratégique et opérationnel international du groupe. La fiabilité, l'accessibilité, la conformité et l'intégrité des données financières représentent des enjeux critiques pour répondre aux exigences réglementaires et d'audit, tout en offrant un socle de confiance aux équipes métiers et aux usages analytiques/IA avancés.
L'équipe Data Governance Corporate Operations recherche un Senior Data Quality Manager afin de structurer, superviser et automatiser la qualité des données sur ce périmètre complexe et international.
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Transformer les exigences métiers en solutions techniques de contrôle et de gouvernance.
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Définir et déployer les standards de qualité : établir les politiques, normes et règles de gestion de la qualité des données sur le périmètre, et sensibiliser les parties prenantes aux bonnes pratiques.
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Accompagner et animer la gouvernance : accompagner les Data Owners, Data Product Managers et équipes Data dans le recueil, la mise en œuvre et le reporting de la qualité des données.
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Développer et animer des stratégies de remédiation et d'amélioration continue de la qualité de la donnée en lien direct avec les producteurs et consommateurs de données.
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Garantir la confidentialité, la conformité et l'intégrité des flux de données en lien avec les équipes de sécurité.
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Catalogue de règles de qualité de données documenté dans Collibra.
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Dashboards de visualisation de la qualité et métriques de suivi sous Tableau.
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Outils et scripts d'automatisation des contrôles et des alertes (Python, Databricks).
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Procédures et documentation des processus de nettoyage, normalisation et remédiation des données.
1.
Minimum 5 ans d'expérience professionnelle sur des enjeux de Data Quality / Data Management idéalement en Finance avec une vision orientée processus
2.
Outils de catalogue et gouvernance de données (Collibra de préférence) - avancé.
3.
Développement Python - solides compétences.
4.
Environnements Cloud : AWS (S3) et Databricks - pratique confirmée.
5.
Langage SQL (bases relationnelles et NoSQL) - maîtrise avancée.
6.
Visualisation et création de tableaux de bord sous Tableau - expérience avérée.
7.
Anglais courant (niveau B2 minimum) pour évoluer dans un contexte international.
8.
Sensibilité et compétences en Intelligence Artificielle appliquées à la Data Quality (automatisation avancée, approches agentiques, détection d'anomalies) - avancé.
9.
Compréhension des enjeux de sécurité et confidentialité des données.
10.
Capacité à traduire des enjeux techniques complexes auprès d'interlocuteurs non-experts.
11.
Solides compétences relationnelles et esprit de conseil / consultant.