Contexte : L'organisation recherche un(e) Data Quality Manager pour définir et déployer le dispositif de gestion de la qualité des données, en lien étroit avec la gouvernance data et les directions métiers.

Missions : Définir la stratégie et la politique de qualité des données (référentiel de règles, seuils de qualité, priorisation des domaines critiques) ; réaliser les diagnostics et audits qualité des données (profiling, détection d'anomalies, doublons, incohérences) ; concevoir et mettre en œuvre des règles de contrôle qualité (complétude, exactitude, cohérence, unicité, fraîcheur, conformité) ; déployer et paramétrer des outils de data quality ; mettre en place des tableaux de bord de suivi qualité (Data Quality Scorecard) et des indicateurs par domaine de données ; piloter les plans de remédiation des anomalies détectées avec les Data Owners/Stewards et les équipes IT ; définir les processus de gestion des incidents data et les SLA associés ; sensibiliser et former les équipes métiers et IT aux bonnes pratiques de qualité des données ; contribuer à la définition des règles de gouvernance et de gestion des données de référence (MDM) ; reporter régulièrement l'état de la qualité des données.

Compétences requises : maîtrise des méthodologies de Data Quality Management (dimensions de qualité, DAMA-DMBOK) ; maîtrise d'au moins un outil de data quality/profiling (Talend Data Quality, Informatica DQ, Ataccama ONE, SAP Information Steward, Great Expectations, IBM InfoSphere) ; bonnes compétences en SQL et manipulation de données (Python/PySpark un plus) ; connaissance des architectures data (Data Warehouse, Data Lake) et des flux ETL/ELT ; notions de MDM (Master Data Management) et de référentiels de données ; connaissance des environnements Cloud data (Azure, AWS, GCP) appréciée.

Profil : Bac+5 (informatique, statistiques, data management ou équivalent) ; expérience confirmée (5 ans minimum) en data quality, MDM ou data management ; expérience dans un secteur réglementé (banque, assurance, industrie) appréciée ; rigueur analytique et sens du détail ; capacité à vulgariser des enjeux techniques auprès des métiers ; bon relationnel pour coordonner Data Owners, IT et métiers ; autonomie, organisation et gestion des priorités ; esprit d'amélioration continue.

Conditions : non précisées.