Carnet de route
Votre rôle ? Vous interviendrez sur des projets Data pour challenger et cadrer les besoins data et pour faire la liaison entre les besoins clients, léquipe Data Science et la DSI dans le cadre de projets de mise en place de plateformes data ou projets Data Science.
Chef de projet/Product Owner Data depuis au moins 3 ans, vous avez un profil hybride entre compréhension des enjeux business/métiers et maîtrise de la Data Science. Vous êtes à la recherche de nouveaux défis ? Bouclez votre ceinture, la suite est pour vous !
La vision produit, cest vous ! En accompagnant votre client dans la conception dun service ou produit DATA, vous répondez aux besoins et problèmes de vos utilisateurs de manière itérative et incrémentale. Capable darbitrer un choix fonctionnel, vous êtes la passerelle entre lunivers business, lunivers technique et léquipe de Data Science.
Nos nombreux référencements et bien dautres à venir offrent un large champ de possibles ! Nous privilégions les environnements innovants et donc organisés autour de méthodologies Agile.
Vous interviendrez au sein déquipes pluridisciplinaires et expérimentées dans le cadre de projet de réflexion, conception et exploitation de plateformes data ! Innovation et pragmatisme vous permettront de franchir toutes les étapes des projets que nous menons.
Exemples de missions :
1. Pour une banque dinvestissement / Définition et mise en place dune stratégie Data : Accompagnement du département Trade Finance dans la définition de sa stratégie data et mise en place dune plateforme qui centralise les différentes sources de données et qui offre aux utilisateurs (Opérationnels, Chargés daffaire, Managers ) la possibilité deffectuer des analyses poussées, en utilisant les meilleurs outils du marché.
2. Pour une grande banque française / Gestion dun Centre de Compétence Data autour de leur solution de moteur de recommandations produits : Lobjectif est dassurer la qualité et lactualisation des données présentes sur chacun des environnements, challenger les métiers et gérer limplémentation des évolutions en lien avec les datas, être garant du Modèle de données.
3. Pour un acteur de lassurance / Accompagnement dans la définition de sa stratégie Analystics et dans la mise en place dun centre de compétences qui centralise les différentes sources de données, met à disposition des services de reportings et détudes, et qui offre aux utilisateurs une source unique de vérité pour leurs analyses.
Votre rôle
4. Cadrer, challenger, prioriser les projets Data dès leur initiation
5. Animer les ateliers avec le client et/ou les utilisateurs finaux afin de comprendre précisément leurs besoins
6. Définir la vision produit en accord avec les parties prenantes du projet et la communiquer aux équipes à travers la roadmap produit
7. Ecrire les User Stories et les critères dacceptances
8. Gérer et prioriser le Product Backlog
9. Animer les cérémonies agiles SCRUM (Sprint Planning, Backlog Refinement, )
10. Assurer les recettes fonctionnelles
11. Piloter le projet, en coordination avec le client, léquipe data et lIT et assurer la communication entre les parties prenantes tout au long du projet
12. Effectuer le suivi des projets du POC à leur industrialisation éventuelle
Vidéo
Guillaume, Directeur de la BL Data & Customer Marketing
De la technique et de la personnalité
De lacquisition de la donnée à son exploitation dans un produit, vous disposez dune vision globale de toutes les étapes et de tous les process de la Data Science.
Vous disposez des compétences suivantes :
13. Capacité à traduire des besoins clients en usages et fonctionnalités produit est au cœur de la réussite du projet.
14. Maîtrise des enjeux du Big Data.
15. Capacité à comprendre les principes et pratiques de lanalyse de données et des dernières avancées du Machine Learning pour identifier les applications produit potentielles.
16. Compréhension de larchitecture Data présente autour de la donnée (Data Lake, Data-Hub, Data-Lab, Data Warehouse, Pipeline)
17. Connaissance des différentes solutions du marché (Cloud, Data Gouvernance, Data virtualisation, ETL )
18. Capacité à appréhender les différents rôles que constitue son équipe Data (Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, )
19. Vision bout en bout du traitement de la donnée
20. Connaissance des langages de programmation SQL, Python, Spark, Scala, R, Pig,
Mais aussi
21. Ambidextre : Agile à droite, Data à gauche
22. Coordinateur : manœuvre un projet et une équipe
23. Fin connaisseur : alimente, reporte et conçoit des entrepôts de données
24. Diplomate : résout les inévitables complexités de la réalisation dun projet dentreprise
25. Négociateur : met du tact dans chaque discussion
26. Tenace : un seul objectif, la satisfaction client
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