> Markdown version of [/jobs/ext/4107604-consultant-data-sap-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4107604-consultant-data-sap-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Consultant DATA SAP (H/F - **Company:** METALINE SERVICES - **Location:** Marseille, France - **Experience:** Experienced - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Microsoft Excel, Information Systems, Data Cleansing, Power BI, SAP (Applications), SAP NetWeaver Data Management, SQL Databases, SAP S/4HANA, Data Management, SAP Analytics Cloud - **Published:** October 15, 2026 - **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=d145f5cdd6b23667 ## About the Role * Outils de migration SAP (Migration Cockpit, LSMW, SAP Data Services) * Maîtrise des données de référence MM, SD et PP * SQL et Excel avancé pour l'analyse et le nettoyage des données * Reporting sur la qualité des données (Power BI, SAP Analytics Cloud) Aptitudes et compétences relationnelles * Rigueur et sens du détail * Pédagogie pour faire le lien entre métiers et IT * Organisation pour tenir les jalons des cycles de migration * Esprit de synthèse pour le reporting Expérience et formation * Bac +5 (école d'ingénieurs, master en systèmes d'information ou data) * 3 ans minimum sur des sujets data SAP (migration, gestion des données de référence), idéalement en environnement industriel * Anglais professionnel courant impératif * Habilitation Secret Défense ou être habilitable (critère éliminatoire) Process de recrutement * Premier échange téléphonique avec un Responsable recrutement Metaline * Un Entretien Technique * Rencontre avec le client ## Description Vous aimez des données fiables et bien structurées, et vous savez les faire parler aux métiers ? Cette mission est faite pour vous ! Missions principales * Migrer : préparer, nettoyer et charger les données lors du passage à SAP S/4HANA, de la première reprise jusqu'à la bascule finale. * Fiabiliser : définir et contrôler les règles de qualité des données de référence (articles, fournisseurs, clients, nomenclatures). * Accompagner : former les métiers à la saisie des données et suivre la qualité dans le temps grâce à des indicateurs.