- Mettre en place des contrôles proactifs de cohérence des données.
- Industrialiser des mesures préventives de détection d'écarts.
- Jouer un rôle de point d'escalade sur les problématiques data transverses.
- Qualifier les écarts entre incident technique de flux et anomalie de donnée.
- Analyser les causes racines des incohérences identifiées.
- Définir et contribuer aux plans de redressement de données.
- Suivre un backlog structuré des anomalies data et plans d'action associés.
- Contribuer à la recette des flux inter-applicatifs, notamment sur scénarios bout en bout impliquant Datalake ou Odoo (périmètre comptabilité).
- Qualifier les anomalies issues de recette et capitaliser les enseignements pour enrichir contrôles run et procédures de diagnostic.
- Documenter règles de contrôle, cas d'écarts connus et procédures de diagnostic.
Profil :
- BAC +3/5 avec une première expérience en data quality, run SI, support transverse ou recette de flux
- Compréhension des architectures inter-applicatives
- Capacité à analyser écarts entre systèmes source
-Aisance avec l'utilisation de l'IA
- Communication clair, capacité à alerter, esprit d'analyse
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