Vous intégrerez l'équipe de support scientifique à la sélection maïs (10 personnes) dont le rôle est d’apporter un support aux sélectionneurs dans le développement et l’implémentation des outils et méthodes pour optimiser l’efficacité des schémas de sélection.
En tant que Maize Research Master Data Manager, vous serez impliqué(e) dans tous les projets IT qui toucheront aux données recherche maïs en lien avec les utilisateurs (sélectionneurs et expérimentateurs) et l'équipe Informatique Recherche Groupe.
Vous serez intégré(e) à l'équipe projet et aurez pour missions :
· Préparation des données en vue de la migration
Votre rôle consistera à faire le lien entre l'équipe informatique en charge de la migration et les utilisateurs pour préparer les fichiers de transfert des données du système actuel vers le système cible. Vous aurez également la charge de la correction des données en anomalie. Pour cela, vous bénéficierez du support de l’IT et de la personne en charge de la data curation dans votre service.
· Élaboration d'un manuel de référence relatif aux concepts du nouveau système
A partir de la documentation existante sur le modèle de données et des spécifications du nouveau système, vous aurez la charge d'établir et de maintenir un manuel de référence à destination des utilisateurs sur l'ensemble des BU. Vous bénéficierez de l'expertise des utilisateurs de référence.
· Participation à la conduite du changement
Il vous appartiendra d'animer, de manière très opérationnelle, le passage du système actuel au système cible.
Vous serez amené(e) à intervenir auprès des différents utilisateurs pour expliquer ces changements et être en support des équipes opérationnelles. Pour cela, vous serez aidé( e) par la personne en charge de la coordination du projet.
· Préparation du schéma de gouvernance des données de référence maïs
Il s’agira de définir les règles et outils pour assurer la qualité et la fiabilité des données stockées. Ceci se fera par :
- La construction et l'animation d'un réseau entre les BU chargé de gérer le contenu des masters data maïs (en particulier les propriétaires de la donnée)
- La mise en place d'indicateurs et/ou d'outils pour mesurer la qualité des données
- La sensibilisation et les formations des utilisateurs autour de la qualité de la donnée de référence et son impact sur les process recherche maïs
Le nouveau logiciel étant en développement, il s’agira aussi de recueillir les besoins des utilisateurs pour des développements futurs et d’assurer que toutes les opérations de sélection sont correctement traduites dans le système.
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