Vos missions : Mettre en place des outils de profilage ou d'observabilité des données afin d'explorer la qualité des ensembles de données et de partager des statistiques avec l'entreprise. Soutenir l'entreprise dans l'analyse des impacts, des causes profondes et des solutions de remédiation des points douloureux de la qualité des données, tout au long de la chaîne de gestion des données. Mettre en ?uvre des contrôles de la qualité des données sur la base des exigences commerciales et informatiques, avec le soutien des architectes de données, en utilisant les outils nécessaires de manière durable. Mettre en place des tableaux de bord avec l'entreprise pour permettre le contrôle de la qualité des données. Définir et mettre en ?uvre une gestion de la qualité des données sous la responsabilité de l'informatique (c'est-à-dire où aucune implication de l'entreprise n'est nécessaire pour remédier à la situation) : Identifier et formaliser les points douloureux récurrents sur la qualité des données sous la responsabilité de l'IT. Définir et hiérarchiser les règles de qualité des données. Mettre en ?uvre des contrôles de la qualité des données sous la responsabilité de l'informatique (comme des contrôles d'intégrité avec des outils classiques de qualité des données ou d'observabilité). Contrôler la qualité des données sous la responsabilité de l'IT, gérer les problèmes et y remédier. Assurer la correction occasionnelle des données pour le compte de l'entreprise (mise à jour en masse ou non). Profil candidat: Expérience des outils de profilage des données ? Bonne maitrise des outils tels que Siffle, Monte Carlo, Databand ou Soda pour surveiller et observer la santé des données. ? Expérience des outils de surveillance (DataDog...) ? Solides compétences en SQL pour interroger, analyser et profiler les données (SnowFlake de préférence). ? Expérience préalable avec le catalogue de données Collibra (appréciable). ? Capacité à identifier et analyser les problèmes de qualité des données et leurs causes sous-jacentes. ? Évaluer l'impact des problèmes de qualité des données sur les processus métier. ? Approche systématique du traitement et de la résolution des problèmes de qualité des données.