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Data domain lead (it)

Aubervilliers
Codezys
IT
De 450 € à 550 € par jour
Publiée le 27 janvier
Description de l'offre

Aligner et renforcer les capacités des équipes IS&T, Data & Digital en coordination avec les parties prenantes du groupe. Accélérer, industrialiser et déployer des services numériques et de la valorisation des données, en s'appuyant sur des modèles de livraison basés sur les services, expertises métiers et logiciels. Développer, maintenir et soutenir des offres technologiques, data et digital pour créer de la valeur, en interne comme en externe. Chaque département doit se concentrer sur ses compétences clés tout en créant des synergies et en optimisant les interactions. Rôle du département DATA : Valoriser le potentiel des données en en faisant un actif stratégique pour renforcer la prise de décision basée sur les données. Renforcer la chaîne de valeur Data, en appliquant une stratégie de source unique de vérité, simplifier l?écosystème data et favoriser une approche centrée sur les données dans la stratégie applicative. Devenir un leader en Ecological AI en co-concevant un portefeuille de solutions Data. Équipe Data Transformation : Créer et dispenser des formations sur la data aux différents segments du personnel data. Réaliser des projets data avec les départements et Business Units (BU), notamment en automatisant les processus de reporting (projet KISS). Mettre en place une organisation Data à l?échelle du groupe et des BU pour améliorer la gouvernance et le reporting, en animant une communauté de responsables de la transformation data. Objectifs et livrables : En tant que responsable du domaine Data, vous gérez des missions de transformation, construisez des cas d?usage en analytics, supportez les initiatives d?automatisation et de changement, et garantissez l?alignement stratégique des produits data. Responsabilités clés : Vision et stratégie produit : Définir la vision et la feuille de route des produits data, agir comme point de contact unique pour les besoins métiers et aligner les solutions sur les objectifs opérationnels. Mise en ?uvre & standards : Développer des solutions data (pipelines, datamarts, visualisations) conformes aux standards architecturaux, avec une expertise en modélisation sémantique et gestion des Master Data. Analyse & insights : Identifier des tendances via l?analyse de données, créer des dashboards et rapports stratégiques, soutenir les analystes citoyens en identifiant des opportunités à forte valeur ajoutée. Transformation et autonomisation : Promouvoir la maturité data par la formation (ex. Data Passport), faire évoluer la culture data et animer une communauté de Data Owners. Partenariats et adoption : Gérer attentes et besoins des parties prenantes, promouvoir et faciliter l?adoption des solutions data par les BU, en soutenant leur connexion à la plateforme.

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