Au sein de l’équipe data, l’alternant PM Data sera en support du PM data en poste sur les missions suivantes :
- Piloter ou participer au recueil des besoins des métiers, en animant les ateliers selon des techniques d’animation collaboratives et d’idéation
- Compiler et actualiser l’ensemble des besoins métiers dans une backlog des usages data,
- Participer à la priorisation de ces usages, cadencer dans une roadmap, suivre la backlog
- Comprendre les besoins des métiers et leur problématique, les qualifier
- Faire le lien entre le métier qui nous apporte sa problématique et les collaborateurs de l’équipe data (data analyst/scientist) les collaborateurs IT qui cadrent et développent la solution
- Cadrer le besoin métier, solliciter les intervenants nécessaires, fluidifier les échanges, participer à la rédaction des livrables, suivre le planning, suivre le budget,
- Piloter les usages data lors de la phase d’expérimentation et accompagner la mise en œuvre lors de l’implémentation fonctionnel et technique
- Acculturer et participer à l’explicabilité de nos usages data auprès de nos « clients internes »
- Participer à la priorisation des données à mettre à disposition dans le DATA HUB afin d’accélérer la mise en œuvre des cas d’usages
- Participer aux événements de l’organisation agile de notre activité
Le PM data sera en forte proximité avec les data scientists, data analystes et data engineers de l’équipe data, et aura de l’aisance à communiquer auprès des directions métiers clientes.
Le PM data est acteur de sa connaissance sur la data science et l’apport de valeur qu’elle apporte pour le métier de l’assurance, épargne, santé.
Potentiellement un précédent stage dans l’assurance serait un plus.
Les qualités recherchées sont de l'envie, de l'initiative, le sens de l’analyse et de la synthèse, la curiosité, la force de conviction et de bonnes qualités de communication et de coordination, la capacité de travailler en équipe.
Savoirs
· Connaissance des méthodes projets en agile
· Connaissance des outils bureautique
· Notion statistique, data science et data analyse
· Notion du contexte règlementaire et éthique autour de l’usage de donnée ;
· Notion des environnements data, des typologies de plateformes on-premise et cloud
Savoir – faire
· Capacité à comprendre le besoin du métier afin de produire une solution adaptée ;
· Capacité à faire comprendre ses développements en réponse à la problématique métier ; capacité à expliquer les résultats d’analyse ;
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