Le projet vise à expérimenter une approche assistée par GenAI permettant de reconstruire un lineage à partir de différentes sources : requêtes SQL et tables BigQuery, traitements Python, documentations métiers Word/PPT/PDF, et éléments existants. Le cas d?usage principal porte sur la reconstruction d?un lineage end-to-end sur un indicateur ou reporting critique, avec un focus initial sur l?univers risk et un cas candidat autour des provisions sur valeurs résiduelles. L?objectif est de produire une base de lineage pré-remplie, comparable au lineage manuel existant, qui pourra ensuite être validée par les sachants métiers et, si possible, restituée dans un format exploitable ou ingestable. Vous serez en charge de contribuer : Concevoir, développer et tester une approche assistée par IA pour la reconstruction du data lineage. Réduire l?effort manuel nécessaire à la documentation du lineage, d?améliorer la productivité des ateliers métier, Produire des livrables réutilisables pour la validation et l?industrialisation éventuelle du dispositif Comprendre les enjeux métiers et réglementaires du data lineage, Analyser les sources techniques hétérogènes, de développer des composants d?extraction et de reconstruction des liens de données, Documenter les résultats obtenus de manière claire et exploitable par les équipes Data Governance, Data Science et les parties prenantes métier. Les livrables seront les suivants: Développement d?un MVP d?interface de validation du lineage généré automatiquement et mise en oeuvre d?une solution d?intégration des relations validées à minima sous forme de fichiers d?import compatibles. Documentation des recommandations sur les conditions de passage à l?échelle, notamment en matière d?outillage, d?intégration de gouvernance et de généralisation. Profil candidat: Pour mener à bien ce projet, vous devrez justifier de: Expertise d?intégration Maîtrise de Python pour le développement d'applications data, d'interfaces utilisateurs et de traitements d'intégration Maîtrise de Python et SQL Expérience dans des environnements cloud data (GCP, Azure ou équivalent) Expérience dans le développement d'interfaces web légères (Streamlit, Dash, React, Gradio ou équivalent) Expérience sur des workflows de validation humaine Connaissance des architectures orientées graphe ou de représentation des relations et dépendances entre objets de données Expérience dans la modélisation de données et la conception de modèles métier Expérience dans la mise en oeuvre de workflows de validation, revue et traçabilité des décisions utilisateurs Concevoir et développer un MVP d'interface permettant la revue, la validation et la traçabilité des propositions de lineage générées automatiquement Structurer, stocker et historiser les résultats validés afin de garantir leur réutilisation et leur intégration dans les outils de gouvernance Produire une documentation claire, structurée et réutilisable par les équipes Data Science, Data Engineer et Data Gouvernance Intégrer les composants IA dans un environnement cloud sécurisé et conforme aux standards de l'entreprise Assurer le transfert de connaissances vers les équipes internes La prestation devra démontrer un savoir-être sur les dimensions suivantes : Capacité à travailler avec des équipes pluridisciplinaires : Data Science, Data Engineer, Data Gouvernance, métiers et IT Capacité à vulgariser des sujets techniques auprès d?interlocuteurs non-experts Esprit d?analyse, autonomie, force de proposition Compétences appréciées Connaissance des problématiques de Data Lineage, Data Catalog et Data Gouvernance Expérience sur des projets de cartographie de flux de données ou de traçabilité des transformations des données Expérience avec des sorties GenAI ou RAG et compréhension des mécanismes de justification, scoring, explicabilité et traçabilité des résultats Connaissance des outils de gouvernance et de catalogage de données (Collibra, Dataplex ou équivalent)