Data Quality / Data Steward - H/F

Pilotage de la Qualité & Contrôles Automatisés (Mode BUILD & RUN) :

• Définir, formaliser et suivre les règles de qualité des données critiques : complétude, cohérence, fraîcheur, conformité et unicité.
• Concevoir et mettre en place des contrôles qualité automatisés au sein des pipelines de données (Great Expectations, Talend DQ, scripts Python) alimentant les modèles d’IA.
• Identifier, qualifier et suivre la résolution des anomalies de données en coordination étroite avec les équipes métiers et techniques.
• Concevoir des indicateurs clés (KPIs) et animer les tableaux de bord de suivi de la qualité (Power BI, Tableau).

Gouvernance, Catalogage & Conformité IA (Mode CONSEIL) :

• Documenter et enrichir le patrimoine data : dictionnaires métiers, cartographie des flux et lignage de bout en bout (data lineage) via des plateformes de catalogage (Collibra, Microsoft Purview, DataHub).
• Encadrer la gouvernance des données d’entraînement des modèles : traçabilité des sources, respect du RGPD, gestion des données sensibles (PII) et prévention des biais de représentativité.
• Assurer le reporting qualité et présenter l’état de santé des données lors des instances et comités de gouvernance data.
• Sensibiliser et accompagner les équipes métiers aux bonnes pratiques de saisie, de gestion et d’usage de la donnée.

• Formation : Diplôme d’Ingénieur ou Bac+5 universitaire en gestion des systèmes d’information, Data Management, statistiques ou informatique décisionnelle.
• Expérience : Tu justifies d’une expérience confirmée de 3 à 5 ans en gouvernance des données, Data Quality ou Data Stewardship au sein d’environnements d’entreprise exigeants.
• Expertise Gouvernance & Qualité Impérative :
• Maîtrise des concepts de gouvernance des données, de catalogage (Collibra, Purview, DataHub) et de lignage.
• Solide pratique des outils de Data Quality (Great Expectations, Talend Data Quality) et requêtage avancé en SQL.
• Bonne compréhension des exigences réglementaires liées à la gestion des données (RGPD).
• Culture Data Science & IA :
• Notions appliquées aux enjeux de données pour l’IA (représentativité, fraîcheur des corpus, traçabilité des données d’inférence).
• Familiarité avec les outils d’exploration de données (Python, Dataiku) et de visualisation (Power BI, Tableau).
• Langues : Anglais professionnel opérationnel.

Tes atouts

• Sens du Dialogue et Posture Fédératrice : Aptitude reconnue pour vulgariser les enjeux techniques auprès des directions métiers et traduire les règles de gestion fonctionnelles pour les développeurs.
• Rigueur et Souci du Détail : Précision méthodologique indispensable dans le traitement des anomalies et la documentation des métadonnées.
• Esprit d’Analyse et Pragmatisme : Capacité à prioriser les chantiers de remédiation en fonction de leur impact direct sur la performance opérationnelle et les modèles IA.

Storm Group est un cabinet de conseil en transformation des Systèmes d’Information et des Organisations. Nous intervenons sur l’ensemble de la chaîne de valeur : cadrage personnalisé, pilotage et développement applicatif pour les projets IT critiques.

Garantis l’intégrité du patrimoine data et certifie la qualité au service de l’IA

Dans le cadre du renforcement de la gouvernance globale de ses actifs informationnels et de la fiabilisation de ses modèles d’intelligence artificielle, un grand compte recherche un(e) Data Quality / Data Steward. Ton rôle sera transverse et garant de confiance : tu piloteras la qualité, la conformité réglementaire et la documentation des données exploitées par les cas d’usage analytiques et les modèles d’IA générative et prédictive.

Ton futur environnement

Tu évolueras au sein d’un pôle dédié à la gouvernance et à l’excellence des données d’entreprise. En interface permanente avec les Product Owners métiers, les Chief Data Officers, les équipes de Data Engineering et les data scientists, tu agiras comme le garant de la fiabilité des flux d’information. C’est le cadre idéal pour valoriser ta double compétence analytique et organisationnelle, automatiser les contrôles qualité sur des architectures modernes et structurer la conformité des corpus d’entraînement IA.