Description

Consultante en Data Governance, j’accompagne les organisations dans la structuration, la mise en œuvre et l’industrialisation de leur gouvernance des données, avec un objectif clair : fiabiliser les données, sécuriser les usages et créer de la valeur métier.

J’interviens sur l’ensemble des enjeux de gouvernance :

- Définition et déploiement de frameworks de Data Governance

- Mise en place du Data Ownership (Data Owners, Stewards, RACI, processus)

- Structuration des métadonnées, du data lineage et des exigences de traçabilité (environnements comme Databricks)

- Conception et gouvernance de Business Data Glossary

- Animation d’ateliers transverses entre métiers, data et IT

J’ai également une forte dimension opérationnelle :

- Rôle de Data Steward (définitions, cartographie, habilitations, mise à disposition de données à large échelle)

- Pilotage et intégration de flux de données critiques

- Développement de dashboards et pilotage de la qualité des données (Qlik Sense)

- Analyse de données et production de reportings décisionnels

- Encadrement d’équipes data

Mon approche : pragmatique, structurée et orientée adoption, avec une capacité à vulgariser des sujets complexes pour embarquer les équipes métier.

💡 Flexible dans mes modalités d’intervention, je propose également des missions ponctuelles avec rémunération basée sur les livrables, afin de garantir un alignement clair sur la valeur délivrée.

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

Pandora
Data Governance Specialist
LUXE
juillet 2025 - Aujourd'hui (11 mois)
2025, Copenhagen, HS, Denmark
- Définition, structuration et opérationnalisation du framework de Data Governance.

- Formalisation du modèle opérationnel de gouvernance des données (rôles, responsabilités, RACI, processus décisionnels), incluant Data Owners, Technical Data Owners, Data Stewards et Data Domain Owners.

- Pilotage et mise en œuvre du Data Ownership à l’échelle de l’entreprise.

- Définition des contrôles et exigences des métadonnées et de traçabilité a mettre en place dans les plateformes data .

- Conception et gouvernance du Business Data Glossary, avec un modèle où les définitions sont portées par le métier et gouvernées de manière centralisée, et intégrées aux outils de data discovery et de catalogage.

- Rédaction et maintenance des standards, politiques et principes de gouvernance des données, incluant métadonnées, classification, confidentialité, conformité réglementaire (ex. GDPR) et responsabilités associées.

- Recueil, analyse et priorisation des besoins en métadonnées auprès des équipes produit, engineering et data, afin d’aligner les exigences business avec les capacités techniques des plateformes data (notamment Databricks).

- Animation de réunions transverses et ateliers de travail sur la data lifecycle, la gouvernance et la qualité des données, en assurant l’alignement entre équipes métier, data et IT.

- Simplification et vulgarisation des concepts de gouvernance pour favoriser l’adoption par les équipes non techniques, via supports pédagogiques, documentation claire et accompagnement continu.

- Contribution à la structuration de l’architecture de données (conceptuelle, logique et physique), avec distinction claire entre données référentielles, transactionnelles et analytiques, et définition des responsabilités associées.
Data gouvernance Data Management Data architecture Data Quality Master Data Management
La Banque Postale
Lead Data Analyst
BANQUE & ASSURANCES
septembre 2021 - juin 2025 (3 ans et 9 mois)
Toulouse, France
Gouvernance des données
- Conception et déploiement de cas d’usage de lutte contre la fraude.
- Modélisation des objets métiers clés.
- Identification des sources de données.
- Rédaction de process de lutte contre la fraude.
- Renforcer la maîtrise des risques et la conformité réglementaire.

- Développement de tableaux de bord sous Qlik Sense.
- Pilotage des indicateurs de qualité des données sur cinq flux de données.

Rôle de Data Steward :
- Formalisation des définitions de données.
- Cartographie des sources.
- Gestion des habilitations
- Documentation du lignage et gestion des habilitations d’accès.
- Mettre à disposition des données à + de 200 utilisateurs à l’échelle de l’organisation.
- Pilotage de projets d'intégration de cinq nouveaux flux de données (paiements, transferts, litiges, etc.).

Analyse de données
Lead Data Analyst :
- Encadrement d’une équipe de trois data analysts,
- Pilotage des activités de préparation des données (nettoyage, transformation) et d’analyses avancées en appui à la prise de décision.
- Production et industrialisation de reportings et tableaux de bord (quotidiens, hebdomadaires, mensuels) à destination du management pour le suivi des tendances de fraude.
- Conception et mise en place d’un service Business-to-Data.
- Mise en place de suivi de la performance via cinq KPI Jira (30 tickets par mois).
Data gouvernance Data visualisation Analyse de données Python Qlik
ITRUST
Engineer Data Scientist
mai 2019 - septembre 2021 (2 ans et 4 mois)
Toulouse, France
Détection d’attaques de cybersécurité complexes via des modèles Machine Learning.

Développement de :
- Séries temporelles pour la détection d’intrusion sur des serveurs web (précision de 80 %).
- Injection web (LSTM, Random Forest) avec une précision de 95 %.

Apprentissage automatique supervisé.
Détection de domaines malveillants (DGA) avec des réseaux de neurones et autres modèles (LSTM, SVM, etc.).

Détection quotidienne d’anomalies à l’aide de réseaux de neurones de type Self-Organizing Map (SOM) pour Active Directory sur des données à grande échelle.

Préparation et déploiement de bout en bout de solutions data pour 10 clients. Outil : Python.
Data science Python Analyse de données Machine learning Tech Lead