Chef de projet bi / data — coordinateur technique

CONTEXTE & OBJECTIF DU POSTE - Le client opère un environnement BI multi-métiers (finance, supply chain, RH, marketing) avec une stack centrée sur Informatica pour l'alimentation des données et Microsoft Fabric/Power BI pour la restitution. Les projets couvrent la construction de nouveaux datamarts, l'évolution des pipelines existants et la modernisation vers Microsoft Fabric. - Le Chef de Projet BI recruté est l'interface entre les équipes data et les équipes métier. Il ne code pas en production — il structure, challenge, arbitre et garantit la cohérence d'ensemble. Sa crédibilité technique face aux développeurs ETL est aussi importante que sa capacité à vulgariser les enjeux décisionnels face à un directeur financier. - Note sur l'ETL : le client accepte les équivalences fonctionnelles. Un profil n'ayant pas fait exactement Informatica est recevable si la posture de leadership technique est là (DataStage, Talend, SSIS, Ab Initio, Azure Data Factory). Microsoft Fabric peut être en cours d'apprentissage si Power BI est solide. Trois enjeux concrets : - Piloter des projets BI de bout en bout avec suffisamment de profondeur technique pour détecter les problèmes sans attendre que les équipes les remontent - Être l'interlocuteur crédible des métiers sur des domaines hétérogènes — changer de registre selon l'audience - Intégrer la dimension EDI dans la chaîne de données — comprendre comment les flux inter-systèmes entrent dans le datawarehouse MISSIONS PRINCIPALES Cadrage & Pilotage de Projets BI - Cadrer les besoins métier et les traduire en spécifications fonctionnelles et techniques - Piloter les projets de bout en bout : planning, budget, risques, dépendances, jalons — portefeuille multi-projets - Organiser et animer les comités projet, points d'avancement et arbitrages avec les sponsors - Gérer les recettes : scénarios de tests, coordination UAT avec les équipes métier, validation des livraisons Challenge Technique & Contrôle Qualité - Challenger les choix d'architecture data et de modélisation dimensionnelle (étoile, flocon, grain de fait) - Contrôler la qualité des développements ETL : mappings, transformations, gestion des erreurs, performances - Utiliser SQL de façon autonome pour vérifier la qualité des données et challenger les modèles - Détecter et escalader les problèmes de performance, de cohérence ou de sécurité des données Intégration EDI & Flux de Données Sources - Comprendre et superviser l'intégration des flux EDI (EDIFACT, X12, IDOC SAP ou équivalents) comme sources entrantes dans la chaîne ETL - Identifier les problématiques de transformation et de qualité spécifiques aux données issues de flux inter-systèmes - Valider la cohérence des données issues de sources B2B externes avec les référentiels internes Microsoft Fabric & Power BI - Piloter les développements Power BI : modélisation, DAX, publication, sécurité RLS, gouvernance - Accompagner la modernisation vers Microsoft Fabric : lakehouses, dataflows Gen2, pipelines - Valider la cohérence entre la couche restitution et les couches data en dessous Qualité des Données & Gouvernance - Intégrer les enjeux de qualité des données dans les projets : contrôles, indicateurs, remédiation - Définir et faire respecter les référentiels communs entre domaines métier - Gérer les conflits de définition entre métiers (indicateurs divergents, règles contradictoires)