via France Travail · 11 septembre 2026 ·il y a 8 jours

Data quality analyst - Freelance (H/F)

Collective.work
Paris
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Taux journalier (TJM): TJM HT max 454 € (hors éventuels frais de mission, à discuter avec le client) Contexte : Dans le cadre de ses activités de gestion et de traitement de la donnée, notre client recherche un Data Quality Analyst confirmé pour garantir la qualité, l'intégration et la bonne exploitation des données provenant de sources multiples. Le consultant interviendra notamment sur la qualification des données, leur référencement, leur normalisation et leur intégration au sein du Data Lake. Missions principales : - Garantir la qualité et la fiabilité de l'accès aux différentes sources de données. - Assurer le référencement, la normalisation et la qualification des données. - Faciliter l'exploitation des données par les Data Analysts et Data Scientists. - Contribuer à la définition de la politique de gestion de la donnée et à la structuration de son cycle de vie. - Superviser et intégrer des données provenant de sources multiples et de différentes natures. - Contrôler la qualité des données intégrées dans le Data Lake. - Réaliser les recettes et contrôles de données. - Identifier et supprimer les doublons. - Contribuer à l'amélioration continue de la qualité et de la gouvernance des données. - Livrables attendus : - Données intégrées et contrôlées dans le Data Lake. - Résultats des contrôles et recettes de données. - Données qualifiées, normalisées et référencées. - Identification et traitement des anomalies et doublons. - Contribution à la documentation du cycle de vie et de la qualité des données. Profil recherché : - 5 à 10 ans d'expérience dans la Data / Data Quality / Data Management. - Expertise SQL indispensable. - Maîtrise confirmée de Semarchy XDI indispensable. - Solide maîtrise des concepts décisionnels. - Expérience en intégration, contrôle, qualification et gestion de la qualité des données. - Bonne compréhension des problématiques de cycle de vie de la donnée. - Capacité à contrôler et fiabiliser des données provenant de sources multiples.

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