EXPERT DATA QUALITY
Management SquareIndustriePubliée hier
600 €/j
- Lieu
- Île-de-France · Télétravail non précisé
- Durée
- 1 an
- Démarrage
- 20 novembre 2026
- Expérience
- Expert (10 ans et +)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- Le TJM de cette mission se situe au-dessus de la médiane des 95 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 500 €/jour (moitié centrale : 420 à 565 €/jour).
- 157 missions développeur full-stack sont ouvertes à Île-de-France en ce moment, sur 1587 pour ce métier en France.
- 11 % des missions développeur full-stack de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Contexte de la mission
Dans le cadre de sa stratégie Data & AI, un grand groupe industriel international du secteur automobile recherche un Expert Data Quality disposant de solides compétences en conception pédagogique et eLearning.
L'objectif est de développer un module de sensibilisation à la qualité des données, d'une durée maximale de 30 minutes, destiné aux collaborateurs du groupe.
Cette formation devra permettre de comprendre :
Les enjeux de la Data Quality.
Les responsabilités de chacun.
Les conséquences concrètes d'une mauvaise qualité des données sur les activités industrielles et la performance de l'entreprise.
Missions principales
1. Analyse et cadrage des besoins
Comprendre la stratégie Data & AI et le référentiel Data Quality du groupe.
Analyser les supports pédagogiques existants.
Identifier les besoins de sensibilisation des collaborateurs.
Définir les objectifs pédagogiques et structurer le parcours de formation.
2. Identification de cas concrets Data Quality
Réaliser des entretiens avec les équipes métiers, industrielles et Data Office.
Identifier des incidents réels liés à la mauvaise qualité des données.
Évaluer leurs impacts opérationnels, financiers et organisationnels.
Analyser les causes racines et les actions correctives.
Construire des scénarios avant/après illustrant les bénéfices d'une amélioration de la qualité des données.
3. Conception du module eLearning
Compétences attendues
Indispensables