Head Of Data H/F - Groupe Colisee

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.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

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).