Head of data at Colisée France

Paris, Ile-de-France, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

18 Jun, 26

Salary

0.0

Posted On

20 Mar, 26

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Data Engineering, Data Transformation, Data Modeling, BI, Data Ingestion, Architecture, SQL, Python, CI/CD, Monitoring, Alerting, Data Quality, Data Governance, Roadmap Development, Team Leadership, Budget Management

Industry

Hospitals and Health Care

Description

Description de l'entreprise Le groupe Colisée en quelques mots : Colisée accélère sa transformation data-driven pour sécuriser le pilotage, fiabiliser les processus et soutenir des programmes métier structurants (CRM, médical, topline, back office, etc.). L’enjeu : reprendre progressivement le legacy, sécuriser le run, et livrer des cas d’usage à fort impact, visibles dans les outils du quotidien. Description du poste Votre rôle : Vous prenez l’ownership end-to-end de la chaîne Data : ingestion → transformation → modélisation → exposition (BI et/ou outils métiers) → adoption. Le poste est volontairement orienté doer/builder : vous concevez, vous construisez et vous mettez en production, tout en posant un cadre clair (standards, arbitrages, roadmap). Vous travaillez main dans la main avec le CIO & Transformation pour prioriser, arbitrer et sécuriser les résultats. À quoi ressemble le succès à 6 mois : Une roadmap 12 mois validée (priorités, séquencement legacy → cible, dépendances, budget dont enveloppe prestataires) et une gouvernance de delivery simple en place. Les premiers flux “critiques” sont en production sur la stack cible (interop + automatisation), avec monitoring/alerting et documentation. Le legacy est “maîtrisé” : cartographie claire, plan de décommissionnement, et au moins un composant retiré du chemin critique. 1. Construire et opérer une plateforme Data & Intégration scalable Concevoir et maintenir une architecture data moderne supportant à la fois des métriques fiables (pilotage/BI) et l’interopérabilité entre systèmes. Industrialiser les flux : patterns réutilisables, gestion d’erreurs, reprise, tests, monitoring/alerting, CI/CD. Garantir la fiabilité des dashboards et des métriques critiques : cohérence, performance, accessibilité, “trusted metrics”. Optimiser performance et coûts en lien étroit avec l’infrastructure et le cloud. 2. Transformer les données en actif stratégique Cartographier les sources, dépendances et fragilités du legacy ; réduire la dette de données (qualité, identifiants, référentiels). Structurer, qualifier et enrichir la donnée historique et, lorsque pertinent, quasi-temps réel pour la rendre utilisable dans les opérations. Améliorer les fondations de l’interop : identifiants communs, référentiels, définitions d’événements et “source of truth” fiables. Mettre en place des standards solides : qualité, documentation, traçabilité, droits d’accès et pratiques responsables (contexte sensible). 3. Piloter l’organisation Data Encadrer et faire grandir l’équipe Data (Engineering/Analytics) et orchestrer la livraison avec les métiers, l’infra/cloud et les partenaires. Roadmap claire, priorisée et alignée avec le CIO & Transformation, avec un pilotage simple (jalons, risques, arbitrages). Piloter le budget Data, incluant une enveloppe prestataire. Installer une culture delivery : standards, rituels, qualité, run, priorisation, et focus sur la valeur. Développer des assets réutilisables (modèles, référentiels, templates, connecteurs) pour accélérer l’exécution à l’échelle. 4. Fournir les fondations data pour la BI, l’automatisation et l’IA Définir et piloter la politique de la plateforme BI : modèle d’exploitation, règles d’accès et gestion du parc de licences Livrer des automatisations qui suppriment le manuel : contrôles, rapprochements, alertes, routage, fiabilisation, pré-actions En partenariat avec IA & Digital, soutenir des cas d’usage IA pragmatiques (copilotes, détection d’anomalies, extraction/validation, forecast, aide à la décision). S’assurer que l’IA s’appuie sur des données fiables, gouvernées et traçables (qualité, droits, auditabilité) Intégrer l’IA dans le run de la data plateforme Qualifications Profil recherché : Expérience confirmée en data avec posture lead technique / responsable data, capable d’être à la fois architecte et builder hands-on. Très bon niveau SQL et Python ; data engineering “production-grade” (industrialisation, run, monitoring, qualité). Forte appétence interop & automatisation : connecter les systèmes, simplifier les processus, enlever le manuel. Sens BI / produit : simplicité, adoption, performance, cohérence des KPI. Leadership pragmatique : standardiser, aligner, arbitrer et faire avancer des équipes mixtes (interne/externe). Informations complémentaires Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap. Parce que la diversité est une force, Colisée s'engage dans l'inclusion et la non-discrimination pour garantir l'égalité des chances. #coliséerecrutement Type de contrat: CDI

Responsibilities

The role involves taking end-to-end ownership of the Data chain, from ingestion and transformation to modeling, exposure, and adoption, while designing, building, and deploying solutions with clear standards and a roadmap. Success involves validating a 12-month roadmap, putting critical data flows into production on the target stack, and mastering the legacy data systems.