Consultant(e) en qualité des données – Banque – Île-de-France

  • Localisation : France
  • Salaire (€) TJM : 400 €
  • Publié le 23 juillet 2026
  • Type d'emploi Freelance
  • Secteur Freelance - Banque
  • Référence de l'offre d'emploi RJ_8646

🔎 Vous êtes-vous déjà penché sur la qualité des données en production ?
📊 Vous aimez comprendre pourquoi les données ne sont pas fiables, plutôt que de simplement les corriger ?
Nous recherchons un profil spécialisé dans la qualité des données, à la croisée de la production et de l’amélioration continue.

🎯 Mission :
Au sein d’un environnement de données exigeant, vous contribuez à renforcer la fiabilité et à améliorer en permanence la qualité des données, avec un double enjeu : gérer l’existant et construire l’avenir.

⚙️ Responsabilités clés
🔧 65 % – Qualité des données et production
– Nettoyage des données et fiabilisation des ensembles de données
– Suivi et pilotage des indicateurs de qualité des données
– Analyse des anomalies et gestion des écarts
– Interaction avec les fournisseurs de données externes (par exemple : Morningstar, etc.)
– Contribution à la robustesse des flux de données en production

🚀 35 % – Automatisation et outils
– Développement d’outils pour industrialiser les contrôles qualité
– Automatisation des processus de nettoyage et de surveillance
– Mise en place de bases de données qualité évolutives
– Contribution à une vision cible : qualité pilotée et automatisée de bout en bout

🧠 Profil recherché
– Expérience en qualité des données / gestion des données / analyse de données
– Bonne maîtrise du nettoyage des données et des problématiques de qualité
– Capacité à effectuer des analyses d’écarts et à en comprendre les causes profondes
– Intérêt pour l’automatisation (Python, SQL, outils de données…)
– À l’aise avec des environnements alimentés par des fournisseurs de données externes
– Esprit analytique + capacité à structurer

🌟 Pourquoi postuler ?
– Un poste hybride : à la fois opérationnel et structurant
– Un véritable terrain d’action pour mettre en place une démarche de qualité des données
– Un impact direct sur la fiabilité des données et les applications métier
– La possibilité d’industrialiser les processus et d’apporter rapidement de la valeur ajoutée

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