Data Manager – Chief Data Office
Crédit du Maroc · Grand Casablanca
وصف الوظيفة
À propos du poste
Le Crédit du Maroc recrute un Data Manager en CDI, basé à Casablanca, au sein de son Chief Data Office. Le poste est à management et vise la gestion, la qualité, la sécurité et la valorisation des données de la banque. Le Data Manager définit et met en œuvre les dispositifs qui garantissent la fiabilité, la conformité et l'exploitabilité des données tout au long de leur cycle de vie, en lien avec les métiers, l'IT et la gouvernance data.
Missions principales
- Élaborer la stratégie de gestion et de valorisation des données, ainsi que les politiques de qualité, de sécurité et de conformité (RGPD, normes internes et sectorielles)
- Définir les référentiels de données, les règles de gestion, les dictionnaires de données et les indicateurs de qualité
- Suivre les indicateurs de qualité et d'usage des données, les flux de données et les incidents liés à la donnée
- Assurer la fiabilité, la cohérence et la complétude des données, et mettre en œuvre les contrôles de qualité (déduplication, validation, mise à jour)
- Veiller à la conformité réglementaire et à la sécurité des données avec les équipes IT et juridiques
- Accompagner les équipes métiers dans l'exploitation des données, diffuser la culture data et contribuer à la veille technologique
Profil recherché
- Niveau d'études Bac+5 et plus : diplôme d'ingénieur spécialisé en data management, master en économétrie et statistiques, en mathématiques appliquées, en business intelligence ou en gestion de données
- Expérience minimale de 3 à 5 ans
- Excellentes capacités de communication, de vulgarisation et de pédagogie, et capacité à fédérer des équipes pluridisciplinaires
- Rigueur, sens de la confidentialité, grande capacité d'analyse, synthèse et anticipation, organisation et autonomie
Compétences requises
- Gouvernance des données et Master Data Management (MDM)
- Modèles de données (conceptuel/logique), référentiels et règles de gestion
- SQL et bases de données (Oracle, SQL Server, PostgreSQL…)
- Architectures Data Warehouse, Data Lake et outils de data quality
- Environnements Big Data (Hadoop, Spark, Kafka) et solutions analytiques
- Interprétation d'analyses statistiques et conception de KPI et tableaux de bord
Questions fréquentes
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