Data & IA Quality Specialist

Cenisis; Lille; Sur place; EUR 45 000 - 65 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Transports en commun pris en charge

Charte télétravail

Mutuelle d’entreprise

Résumé du poste

CENISIS recrute un Data & IA Quality F/H à Lille pour accompagner les équipes dans la qualité, la fiabilité et la structuration des données, au sein de projets à fort enjeu métier et usages IA. Vous interviendrez sur des sujets liés à la qualité, la fiabilité et la structuration des données, en collaboration avec les équipes métiers et techniques.

Les responsabilités incluent la définition et le suivi des standards, l’accompagnement des métiers et la garantie de cohérence avec les référentiels

Qualifications

• Formation Bac+5 (ingénieur, data science, informatique ou commerce).
• Forte appétence pour les usages IA et la valorisation des données dans des contextes métiers complexes.
• Expérience confirmée en data management, gouvernance des données ou knowledge management.
• Bonne compréhension des architectures IA (RAG, copilots, agents IA) et des enjeux data associés.
• Capacité à structurer des sujets complexes et à définir des standards.

Responsabilités

• Utiliser l’IA pour mettre en qualité les données.
• Définir et suivre les standards de qualité des données.
• Accompagner les équipes métiers dans la structuration et l’utilisation des données.
• Veiller à la cohérence et à l’alignement des données avec les référentiels existants.
• Mettre en place et améliorer les processus de gestion et de contrôle des données.
• Contribuer à une démarche d’amélioration continue autour des usages data.

Connaissances

Rigueur

Bon relationnel

Proactivité

Orientation amélioration continue

Formation

Bac+5 (ingénieur, data science, informatique ou commerce)

Description du poste

CENISIS recrute un Data & IA Quality F/H à Lille pour accompagner les équipes dans la qualité, la fiabilité et la structuration des données, au sein de projets à fort enjeu métier et usages IA. Vous interviendrez sur des sujets liés à la qualité, la fiabilité et la structuration des données, en collaboration avec les équipes métiers et techniques.

Les responsabilités incluent la définition et le suivi des standards, l’accompagnement des métiers et la garantie de cohérence avec les référentiels