En tant que Lead Data Quality Analyst, vous êtes le garant de la fiabilité et de l'intégrité de nos actifs data. Votre rôle central consiste à définir, mesurer et mettre en ?uvre les stratégies et processus assurant une haute qualité des données, indispensable à la prise de décision et au succès de nos initiatives métier.
Vous pilotez l'ensemble du cycle de vie de la qualité des données :
Gouvernance et Stratégie Data Quality :
Définir et maintenir les règles de qualité des données (complétude, unicité, validité, cohérence et format).
Établir les indicateurs clés de performance (KPI) de la qualité des données et s'assurer de leur suivi régulier.
Analyse et Audit des Données :
Analyser la qualité des données au sein de nos systèmes sources et cibles (Data Warehouse, Data Lake).
Identifier les anomalies, les causes racines des problèmes de qualité (système, processus, ou saisie) et recommander des actions correctives.
Implémentation Technique :
Mettre en ?uvre des contrôles de qualité automatisés directement dans les outils d'entrepôt de données (notamment Snowflake).
Développer des tableaux de bord de monitoring de la qualité pour visualiser les scores et les tendances (via Qlik ou d'autres outils de visualisation).
Coordination et Amélioration Continue :
Collaborer étroitement avec les Data Engineers, les Data Scientists et les équipes métier pour garantir la bonne application des règles de qualité.
Gérer la priorisation des tickets et des actions d'amélioration de la qualité des données.
Profil candidat:
Maîtrise des Outils Data Warehouse : Expérience avancée avec l'environnement Snowflake (gestion des données, requêtes SQL complexes, implémentation des contrôles).
Visualisation et Reporting : Expertise dans l'utilisation et le développement de tableaux de bord de suivi de la qualité via Qlik (QlikView ou Qlik Sense).
Analyse de Données : Solide expérience en analyse de données, modélisation et définition des dimensions de la qualité (précision, complétude, format, etc.).
Gestion des Incidents/Metadata : Familiarité avec l'outil ServiceNow pour la gestion des incidents de qualité des données ou l'intégration des processus métier.
Data Science / Machine Learning : Connaissance de la plateforme Dataiku (ou équivalent) est un plus pour l'automatisation des détections d'anomalies.
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