PFE 2027 — MC02_2026 — Conception d'une solution de Data Quality Monitoring et de réconciliation automatisée pour les Data Warehouses bancaires

Objectif: développer un framework générique de contrôle automatisé de la qualité et de la cohérence des données alimentant Data Marts et dashboards bancaires.

Fonctionnalités:

• Paramétrage de règles de contrôle (complétude, unicité, cohérence, validité).
• Réconciliation automatique entre sources, DWH et Data Marts.
• Contrôle des volumes chargés et détection d’anomalies.
• Comparaison d’agrégats/indicateurs entre couches de données.
• Détection d’écarts inhabituels et identification des données potentiellement erronées.
• Dashboard de suivi des anomalies et de la qualité des données.

Profils recherchés:

• Profil 1: Ingénieur informatique/Data Engineering/Data Science, SQL, Python, BD; statistiques/BI appréciées.
• Profil 2: Ingénieur Génie Industriel ou informatique de gestion/Qualité, SQL, Python, BD; statistiques/BI appréciées.

Technologies: SQL Server, T-SQL, Python, SSIS, Power BI, éventuellement Machine Learning.

Stagiaires: 1 binôme (technique + BA/Qualité). Durée: 6 mois.

Candidature: joindre votre CV et indiquer la référence du sujet. Maximum 2 références par étudiant.

Candidature

Envoyez votre CV à pfe@wevioo.com en indiquant la référence MC02_2026 dans l'objet du mail. Chaque étudiant peut choisir 2 références maximum ; toute référence supplémentaire entraîne la disqualification de la candidature.

Source

PFE Book Wevioo 2026–2027