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Contractor

Contractor jobData Product Owner / Data Translator

Craftman data
Published on
Data modelling
MLOps
QA

2 years
480-500 €
Massy, Ile-de-France
Localisation : Massy Télétravail : 3 jours / semaine Démarrage : ASAP Fin de mission : 01/08/2028 Client : Retail – Analytics Factory / Direction Pricing MISSIONDans le cadre du développement de ses produits Data & Analytics, la Direction Analytics Factory recherche un(e) Data Product Owner / Data Translator pour accompagner la Direction Pricing dans la conception et le déploiement de solutions Data à forte valeur métier. La mission consiste à faire le lien entre les équipes métier Pricing, Data Scientists, Data Engineers et IT, afin de transformer les besoins métier en produits et solutions Data industrialisés. Le consultant interviendra notamment sur des problématiques de pricing, optimisation tarifaire, mesure d'impact et performance commerciale. Vos principales responsabilités :Recueillir, analyser et challenger les besoins des équipes Pricing. Traduire les besoins métier en solutions et produits Data. Construire et piloter la roadmap produit Data. Piloter le backlog produit et définir les User Stories. Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles. Coordonner les travaux entre métiers, Data Scientists, Data Engineers et équipes IT. Suivre le développement, la recette et la mise en production des solutions. Définir et spécifier les flux d'alimentation et contrats d'interface. Participer à la conception des expositions Data : API, modèles de données, etc. Garantir la cohérence fonctionnelle et transverse du domaine Data. Piloter la qualité des données et le suivi des anomalies / dettes techniques. Qualifier, documenter et donner du sens aux données. Animer les rituels Agile : Sprint Planning, suivi d'équipe, etc. Gérer les évolutions et anomalies remontées par les utilisateurs. Piloter un portefeuille de projets Data et suivre leur cycle de vie. Produire les reportings d'avancement auprès des responsables programme / Data Product. Interroger des bases SQL et exploiter des Web Services. Maintenir une bonne compréhension de l'écosystème technique Data afin de challenger les choix et faciliter les échanges avec les équipes techniques.
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