Data Quality Manager

Rejoignez WeeFin, un acteur majeur de la finance durable en pleine expansion

Qui sommes-nous ? WeeFin est une fintech à impact créée en 2018 avec une mission claire : rendre la finance plus transparente et pédagogique, notamment en matière de durabilité. Nous avons développé la première plateforme SaaS B2B permettant de gérer tout le cycle de l’ESG : collecte de données, calculs et gestion des processus.

Nos clients ? Les grandes institutions financières : banques, gestionnaires d’actifs, assureurs, etc. Notre plateforme leur permet de déployer rapidement des pratiques de durabilité plus ambitieuses à grande échelle et de transformer en profondeur les services financiers.

Notre croissance ?

• Levée de fonds en seed : 2 M€ (2022)

• Série A : 7 M€ (fin 2023, auprès de 4 fonds d’investissement : Astérion Ventures, Investir&+, Iris Capital et Ring Capital)

• Série B : 25 M€ (début 2025, avec l’entrée de BlackFin au capital)

• 80+ employés à Paris et Londres

Ton rôle chez WeeFin

Nous recherchons un·e Data Quality Manager pour structurer et faire grandir notre fonction Data Quality & Data Governance. La fiabilité de la donnée ESG est au cœur de notre proposition de valeur : vous en serez le ou la garant·e, en pilotant à la fois le contrôle qualité, la gouvernance des données et une petite équipe technique.

Vous jouerez un rôle clé à la fois technique, managérial et stratégique, avec un fort impact sur la qualité des livrables produits pour nos clients et sur la structuration interne de nos pratiques Data.

Tes missions

1. Data Trust : fiabiliser la donnée

• Formaliser et appliquer des procédures standardisées de traitement des anomalies.

• Superviser et améliorer les scripts de détection d’anomalies, d’alerting et de reporting.

• Prioriser et investiguer les anomalies majeures jusqu’à leur résolution, avec les équipes concernées.

• Documenter systématiquement anomalies et actions correctives.

2. Data Enablement : rendre la donnée accessible et gouvernée

• Maintenir le Data Catalog à jour et en faire la référence interne sur les données ESG.

• Améliorer le tagging, la documentation et l’automatisation des processus.

• Être le point d’appui des équipes (Produit, CS) sur les intégrations non standard.

3. Management et montée en compétences de l’équipe

• Encadrer une équipe de 3 personnes et garantir leur progression.

• Planifier, prioriser et suivre les activités quotidiennes.

• Réaliser la revue technique des livrables (code, scripts, dashboards, reporting) et diffuser les bonnes pratiques.

4. Pilotage de la qualité et relations parties prenantes

• Concevoir des indicateurs et dashboards de qualité, alignés sur les besoins métier et produit.

• Servir de point de contact Data Quality pour les équipes internes.

• Occasionnellement (~10 % du temps), contribuer à expliquer notre démarche qualité lors d’échanges clients ou en appui des équipes Sales et Customer Success.

Les défis à relever

• Structurer et renforcer une fonction Data Quality dans un environnement en évolution rapide.

• Élever le niveau d’exigence technique et méthodologique de l’équipe.

• Garantir la fiabilité des indicateurs stratégiques utilisés en interne et par les clients.

• Faire de la Data Quality un levier différenciant et reconnu.

🎯 Les objectifs de l’équipe

• Assurer que les données ESG reçues des data providers sont fiables, complètes et exploitables par toutes les parties prenantes.

• Garantir un processus de contrôle qualité robuste, capable d’anticiper et de suivre les anomalies jusqu’à leur résolution.

• Mesurer et communiquer la qualité des données à travers des indicateurs et dashboards clairs et actionnables.

• Positionner la qualité des données comme un levier stratégique de confiance et de différenciation.

Pourquoi nous rejoindre ?

• 📊 Rôle central dans la fiabilité de notre produit : Tu seras au cœur de la qualité de nos indicateurs ESG et des engagements que nous prenons auprès de nos clients.

• 🚀 Impact stratégique fort et transversal : Tu contribueras directement au positionnement de la Data Quality comme levier de différenciation et d’excellence dans un environnement innovant et à impact.

• 👥 Responsabilité d’équipe et autonomie : Tu encadreras une équipe de 2 personnes tout en pilotant des projets structurants avec une vraie marge de manœuvre.

• 📈 Environnement exigeant et en croissance : Tu évolueras dans une équipe bienveillante et ambitieuse, où l’excellence, l’entraide et la passion vont de pair.

• Vous disposez d’une expérience significative, de 4 à 6 ans en Data Quality, Data Governance ou Data Management, idéalement dans un environnement exigeant et en croissance.

• Solide expertise en contrôle qualité des données : structuration d’indicateurs, fiabilisation de dashboards, processus automatisés.

• Maîtrise de Python.

• Première expérience d’encadrement ou d’accompagnement de profils juniors.

• Anglais et Français courant

1. Premier échange avec Priscillia (Talent Acquisition Specialist) ou Clémentine (HR Generalist) – 30 min

Un échange court pour faire connaissance, valider l’alignement global (culture, attentes salariales, soft skills). À ce stade, nous restons volontairement synthétiques.

2. Entretien avec Pauline – Manager (1h)

Un échange approfondi et structuré pour comprendre ton parcours, tes compétences clés (hard & soft skills) et ta manière de travailler. L’objectif : évaluer l’adéquation avec l’équipe, le rôle et notre culture.

3. Les Focus

• Focus technique avec Louis et Sarah (45 min)

Deux entretiens techniques pour discuter en profondeur de ton expertise, de ton approche méthodologique et de ta façon de collaborer. Il ne s’agit pas d’un cas pratique, mais d’un échange technique pour comprendre comment tu raisonnes et prends des décisions. C’est également l’occasion de mesurer le fit culturel avec ta potentiel future équipe.

• Focus métier avec Laura, Lead Product Manager (30 min)

Un échange complémentaire pour creuser certains enjeux stratégiques et transverses du poste, et confirmer l’alignement global.
Selon les profils, un échange supplémentaire peut être organisé pour approfondir certains points spécifiques.

4. Prise de référence avec Pauline

2 prises de références par téléphone, choisies par Pauline en amont. Dernière étape avant décision finale.