En tant que Data Steward, vous jouerez un rôle central dans la structuration, la gouvernance et la valorisation des données pour nos clients grands comptes. Vous interviendrez principalement dans des contextes de migration ou de refonte de systèmes d'information métier, avec un fort enjeu de cadrage et de conception de référentiels de données. Vous serez l'interface entre les équipes métiers, IT et data, afin de garantir une compréhension partagée des données, leur qualité et leur cohérence tout au long de leur cycle de vie. Missions principales : Cadrage & conception des données - Cadrer et concevoir des référentiels de données métiers (ex. référentiel client, objets métiers transverses). - Animer des ateliers de cadrage avec les équipes métiers pour définir les concepts, attributs et règles de gestion. - Formaliser les modèles conceptuels et la vision sémantique des données. Gouvernance & documentation - Mettre en place une gouvernance de la donnée pragmatique ("juste nécessaire") : rôles, responsabilités, processus. - Structurer et maintenir la documentation des données : glossaire métier, dictionnaire de données, data catalog. - Définir et formaliser le cycle de vie des données. Qualité & cohérence des données - Définir les principes et règles de qualité des données. - Contribuer à la mise en place de contrôles, indicateurs et tableaux de bord de qualité. - Accompagner les équipes dans l'amélioration continue de la fiabilité des données. Coordination & collaboration - Travailler en étroite collaboration avec les équipes IT (architectes, développeurs, data engineers) et métiers. - Être le point de contact data sur le périmètre confié et garantir l'alignement entre besoins métier et contraintes techniques. - Contribuer à la réussite globale des projets data et SI. Expérience Minimum 3 ans d'expérience en tant que Data Steward, Consultant Data, Data Governance, MOA / AMOA Data. Expérience significative en gouvernance des données, référentiels et migration de SI métier. Compétences techniques & fonctionnelles Solide culture de modélisation de données (référentiels, modèles conceptuels, règles de gestion). Expérience en documentation data (glossaire, dictionnaire, catalog). Bonne compréhension des environnements data (SI métier, flux, ETL, bases de données). Communication & posture Capacité à travailler en forte transversalité avec des interlocuteurs métiers et techniques. Excellentes compétences de communication, pédagogie et structuration. Autonomie, rigueur et sens de l'organisation. Orientation valeur Capacité à comprendre les enjeux business et à proposer des solutions data pragmatiques. Goût pour la structuration, la formalisation et l'amélioration continue. Processus de recrutement 1) Echange téléphonique rapide  2) Entretien avec un Manager  3) Entretien final avec le Directeur d'Agence