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Missions principales Définir la vision produit et la roadmap Data en lien avec les métiers. Prioriser le backlog et rédiger les user stories (méthodologie Agile). Superviser la préparation, la transformation et la qualité des données dans Dataiku. Piloter la production de dashboards et rapports dans Power BI et Tableau. Garantir la gouvernance et la cohérence des modèles de données. Collaborer avec data engineers, data scientists et équipes métier. Suivre les KPI, mesurer la valeur et assurer l’amélioration continue du produit. Compétences requises Excellente maîtrise : Power BI : Modèle tabulaire, DAX, dataprep, publication & sécurité Dataiku : Data pipelines, recipes, automation Tableau : Visualisation avancée, storytelling, calculs Solides compétences en modélisation de données (SQL, Star/Snowflake schema). Très bonne compréhension des enjeux Data et BI.

Bonjour, Pour le compte de mon client, nous recherchons un data engineer. L’équipe de BUILD (qui gère les données du socle relation client et du socle connaissance client. Cette équipe est en charge de mettre à disposition des données en fraicheur pour deux équipes business. Le Data Ingénieur sera intégré dans une équipe Marketing d’une dizaine de personnes. La ressource doit accompagner la direction dans la réalisation des outils BI et analyses ad hoc pour leur permettre la réalisation de leurs usages. La mission se décompose en deux volets : 1. DIR DATA : Apporter un appui à la capacité à faire de l’équipe BUILD du projet et d’épauler la capacité à faire des métiers sur des montées de versions de leurs produits data métiers. Contexte de migration des projets métiers data basé actuellement sur Synapse vers Unity Catalog (Databricks). 2. DIR MKT : L'objectif de la mission est de permettre à la direction de piloter les offres par la réalisation d'analyse et la construction de tableaux de bord. Les indicateurs mis en visibilité permettront à la direction de suivre l'adoption des offres et services et de prendre les décisions stratégiques. Actiivités du poste : Partie direction Data Participation active à l’appui des équipes métiers lors de la migration vers Unity Catalog / suppression de synapse. Appui aux métiers pour assurer la MCO de leurs produits data métiers Participation active à l’équipe de développement BUILD du projet et aux phases de recette et de validation sur les différentes livraisons des traitements de données en lien avec l’équipe de build projet. - Participation ponctuelle aux analyses d’écarts et à l’identification des causes racines sur des problèmes de qualité et incohérences de données remontées via les clients auprès de la Relation Client, l’équipe RGPD ou par d’autres canaux internes (ex : incohérences sur les dates de naissance, doublons de clients, de segments de voyages, problèmes de référentiels, etc.) - Participation ponctuelle à la construction et évolutions sur des tableaux de bord Power BI en lien avec les besoins de monitoring de la donnée des socles sous responsabilité de la direction Data . Partie Direction MKT : Construction et maintien de tableaux de bord : Élaboration et implémentation de modèles de données optimisés pour les tableaux de bord Construction du tableau de bord Validation de la conformité et de la fiabilité des données présentées dans les tableaux de bord Traitements de données Développement et maintien d’indicateurs Optimisation des performances des traitements de données Interne Automatisation de la chaine de traitements des données depuis le socle Data TGV-IC ou d'autres sources Supervision de la chaine de traitements Réalisation d’analyse Réalisation d'extractions et analyses data ad hoc pour répondre aux besoins spécifiques des métiers Actions de gouvernance de la donnée Catalogage de la donnée : Documentation des dictionnaires de données, du lineage et des produits data business Suivi de la qualité des données Mise en place d’un outil de supervision de la qualité des données Identification des anomalies et investigations

Bonjour, Pour le compte de mon client, nous recherchons un data engineer. L’équipe de BUILD (qui gère les données du socle relation client et du socle connaissance client. Cette équipe est en charge de mettre à disposition des données en fraicheur pour deux équipes business. Le Data Ingénieur sera intégré dans une équipe Marketing d’une dizaine de personnes. La ressource doit accompagner la direction dans la réalisation des outils BI et analyses ad hoc pour leur permettre la réalisation de leurs usages. La mission se décompose en deux volets : 1. DIR DATA : Apporter un appui à la capacité à faire de l’équipe BUILD du projet et d’épauler la capacité à faire des métiers sur des montées de versions de leurs produits data métiers. Contexte de migration des projets métiers data basé actuellement sur Synapse vers Unity Catalog (Databricks). 2. DIR MKT : L'objectif de la mission est de permettre à la direction de piloter les offres par la réalisation d'analyse et la construction de tableaux de bord. Les indicateurs mis en visibilité permettront à la direction de suivre l'adoption des offres et services et de prendre les décisions stratégiques. Actiivités du poste : Partie direction Data Participation active à l’appui des équipes métiers lors de la migration vers Unity Catalog / suppression de synapse. Appui aux métiers pour assurer la MCO de leurs produits data métiers Participation active à l’équipe de développement BUILD du projet et aux phases de recette et de validation sur les différentes livraisons des traitements de données en lien avec l’équipe de build projet. - Participation ponctuelle aux analyses d’écarts et à l’identification des causes racines sur des problèmes de qualité et incohérences de données remontées via les clients auprès de la Relation Client, l’équipe RGPD ou par d’autres canaux internes (ex : incohérences sur les dates de naissance, doublons de clients, de segments de voyages, problèmes de référentiels, etc.) - Participation ponctuelle à la construction et évolutions sur des tableaux de bord Power BI en lien avec les besoins de monitoring de la donnée des socles sous responsabilité de la direction Data . Partie Direction MKT : Construction et maintien de tableaux de bord : Élaboration et implémentation de modèles de données optimisés pour les tableaux de bord Construction du tableau de bord Validation de la conformité et de la fiabilité des données présentées dans les tableaux de bord Traitements de données Développement et maintien d’indicateurs Optimisation des performances des traitements de données Interne Automatisation de la chaine de traitements des données depuis le socle Data TGV-IC ou d'autres sources Supervision de la chaine de traitements Réalisation d’analyse Réalisation d'extractions et analyses data ad hoc pour répondre aux besoins spécifiques des métiers Actions de gouvernance de la donnée Catalogage de la donnée : Documentation des dictionnaires de données, du lineage et des produits data business Suivi de la qualité des données Mise en place d’un outil de supervision de la qualité des données Identification des anomalies et investigations

Contexte : Le secteur de l’énergie renouvelable, notamment l’éolien et le solaire, connaît une croissance rapide et nécessite une exploitation optimale des données pour piloter les activités, assurer la qualité des installations et suivre la performance énergétique. Dans ce contexte, nous recherchons un Data Analyst Power BI confirmé pour renforcer les équipes Data et contribuer à la transformation digitale et analytique de l’entreprise. Mission principale : Le Data Analyst Power BI aura pour objectif de maintenir, améliorer et développer les tableaux de bord métiers critiques , tout en garantissant la qualité et la fiabilité des données . Ses missions incluent : Assurer le maintien en condition opérationnelle (MCO) des tableaux existants. Concevoir et déployer de nouveaux tableaux Power BI adaptés aux besoins métiers. Détecter, analyser et corriger les anomalies de données , et sensibiliser les métiers à la qualité des données. Documenter les évolutions, anomalies et retours métiers. Collaborer avec les équipes métiers et techniques (AWS, Dataiku, Power Platform…) pour assurer la cohérence et la performance des tableaux de bord.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Analyst - Power BI" pour un client dans le secteur de l'Energie Description 🎯 Contexte de la mission Dans le cadre de la consolidation et du développement des outils de pilotage métiers , l’entreprise recherche un Data Analyst Power BI confirmé afin de garantir la performance, la fiabilité et l’évolution de ses tableaux de bord stratégiques. L’objectif : assurer la maintenance en condition opérationnelle (MCO) des rapports critiques, développer de nouveaux tableaux Power BI et contribuer à l’amélioration de la qualité des données. ⚙️ Rôle et responsabilités Intégré(e) à l’équipe Data et en lien direct avec les directions métiers, le Data Analyst aura un rôle clé dans la valorisation des données et la fiabilité des indicateurs . Vos missions principales : Assurer le MCO des tableaux Power BI critiques : supervision, rafraîchissement, vérification des sources et résolution d’anomalies. Concevoir et déployer de nouveaux tableaux de bord Power BI répondant aux besoins métiers (performance, ergonomie, fiabilité). Analyser et comprendre les besoins métiers variés, formaliser les règles de gestion et traduire les demandes en solutions concrètes. Identifier les anomalies de données et sensibiliser les métiers à la qualité et à la cohérence des informations. Collaborer avec les équipes techniques (AWS, Dataiku, Power Platform) pour améliorer les flux de données et la gouvernance . Documenter les processus, les évolutions et les incidents afin d’assurer la traçabilité et la continuité des projets. Produire les reportings d’avancement et suivre les demandes dans Jira.

L'équipe Reporting & Analyse du risque contribue au pilotage mensuel du risque avec la mise à jour du datamart risque et des reportings risque. Pour cela un RUN mensuel devra perdurer en même temps que les développements induits pour les nouveaux usages data ( nouvelles expositions de données, nouveaux outils de data préparation DREMIO-DATAIKU et utilisation de PBI report server). Cette mission a pour objectif de développer des flux dataiku et des rapports Power BI afin de contribuer au pilotage mensuel du risque. La construction et le fonctionnement de ces mises en place devront être documentés. L’équipe reporting tient à cœur de développer des suivis automatisés et optimisés. Une intégration au run mensuel ainsi qu’une participation aux demandes d’évolutions sur des suivis déjà existants pourront également être réalisées dans le but de s’imprégner du fonctionnement de l’équipe. Prestations demandées • Comprendre le fonctionnement actuel du datamart risque. • Dupliquer les RUN actuels sur les nouveaux outils DREMIO et DATAIKU • Mise en place d’un rapport Power BI version report server permettant le pilotage mensuel • Participation au double run mensuel

Contexte du Projet Une organisation leader en solutions de financement est à un tournant crucial où l'exploitation des données doit devenir un levier central de transformation et de compétitivité. Cependant, plusieurs défis structurels doivent être adressés pour réussir cette transition vers une organisation véritablement axée sur les données (insuffisance du Data Management existant, dépendances fortes à des systèmes legacy qui ont vocation à être décommissionnés à court et moyen termes, limites structurelles des outils et solutions actuels). Le projet doit permettre de valider la capacité de mise en œuvre d'un projet de data science depuis sa phase exploratoire jusqu'à sa phase d'industrialisation. Il se concentre sur la phase d'exploration des données liées au reporting réglementaire, avec un périmètre limité aux données critiques, provenant de diverses sources. L'objectif est de garantir un accès optimisé et une gouvernance renforcée pour les Data Quality Analysts (DQA). Conception et implémentation des pipelines de données Concevoir et développer des pipelines de données automatisés pour collecter, charger et transformer les données provenant de différentes sources (internes et externes) dans le Data Hub puis pour les transformer en Data Product Data Hub, Data Science ou Data Viz (Power BI). Optimiser les pipelines de données pour garantir des performances élevées, une faible latence, et une intégrité des données et des traitements tout au long du processus. Suivre avec les équipes data science et métiers pour comprendre leurs besoins en données et en traitements, et adapter les pipelines en conséquence. Industrialisation et automatisation des flux de données et des traitements Mettre en place des processus d'industrialisation des modèles de machine learning et des flux de données, en garantissant la scalabilité et la fiabilité des pipelines en production. Automatiser la gestion et le traitement des données à grande échelle, en veillant à réduire les interventions manuelles tout en assurant une supervision proactive des performances et des anomalies. Collaborer étroitement avec les data scientists et MLOps pour assurer une transition des projets de l'exploration à la production, en intégrant les modèles dans des pipelines automatisés. Gestion des données et optimisation des performances Optimiser les performances des requêtes et des pipelines de traitement des données, en utilisant les meilleures pratiques en matière de gestion des ressources et d'architecture de stockage (raw, refined, trusted layers). Assurer la surveillance continue de la qualité des données et mettre en place des contrôles de validation pour maintenir l'intégrité des jeux de données. Sécurité et gouvernance des données Mettre en œuvre des solutions de sécurisation des données (gestion des accès, cryptage, audits) pour garantir la conformité avec les réglementations internes et externes. Travailler en collaboration avec le Data Office pour assurer l'alignement avec les politiques et processus définis. Maintenir la documentation technique des pipelines et des flux de données, en assurant la traçabilité et la gestion des métadonnées.

Contexte et enjeux Une organisation de solutions de crédit-bail se trouve à un tournant crucial où l'exploitation des données doit devenir un levier central de transformation et de compétitivité. Cependant, plusieurs défis structurels doivent être adressés pour réussir cette transition vers une organisation véritablement axée sur les données (insuffisance du Data Management existant, dépendances fortes à des systèmes legacy qui ont vocation à être décommissionnés à court et moyen termes, limites structurelles des outils et solutions actuels). Le projet doit permettre de valider la capacité de mise en œuvre du projet de data science depuis sa phase exploratoire jusqu'à sa phase d'industrialisation, plus particulièrement pour le projet de refonte d'une application de valorisation d'assets avancée. Responsabilités Analyse des besoins métiers, des données et des cas d'usage IA Analyse approfondie des besoins métiers liés à la donnée, à l'analytique, à l'IA et au reporting. Comprendre les processus et enjeux fonctionnels pour identifier précisément les informations nécessaires à chaque cas d'usage. Évaluation et qualification des sources de données disponibles afin d'identifier les données pertinentes et fiables. Vérifier leur qualité, cohérence, disponibilité et adéquation avec les besoins métiers. Collaboration étroite avec le Data Office pour : Valider les jeux de données existants Identifier les manques Contribuer à la modélisation des données non encore prises en charge par les systèmes existants Assurer l'alignement avec les standards de gouvernance, traçabilité et qualité Définition et formalisation avec les Data Engineers et les MLOps des besoins fonctionnels en matière de données et d'algorithmes (features, KPIs, modèles IA, reporting), en veillant à leur faisabilité technique et leur pertinence métier. Spécification fonctionnelle et data design Rédaction de spécifications fonctionnelles détaillées, structurées autour de : User stories data Règles de gestion Dictionnaires de données Mappings sources-cibles Schémas conceptuels / logiques orientés data & IA Description des flux de données end-to-end : collecte, transformation, stockage, mise à disposition, consommation. Assurer une vision claire et documentée du cycle de vie de la donnée. Contribution au design des pipelines de données, en coordination avec les équipes techniques (Data Engineers, Data Scientists), pour assurer la faisabilité, la robustesse et la performance des solutions. Interface entre les équipes métier, Data Office et équipes techniques IA / Data / BI Intermédiaire entre le métier, le Data Office et les équipes IT / Data / IA, en garantissant : Une compréhension commune des exigences La conformité entre les besoins fonctionnels et les solutions techniques proposées La bonne disponibilité des jeux de données nécessaires au projet Accompagnement des utilisateurs métiers dans la compréhension et l'appropriation des données fiables et des solutions analytiques ou IA. Suivi de la mise en œuvre des solutions IA & Data Participation au suivi des développements (étapes clés, points d'avancement) avec un rôle d'assurance fonctionnelle. Validation fonctionnelle des livrables data et IA : Vérification de la qualité des données Contrôle de la complétude des jeux de données Revue des KPI, Dashboard PowerBI, notebooks Dataiku, features IA, etc. Recueil et intégration des retours métiers afin d'ajuster les modèles, indicateurs ou jeux de données. Documentation et gouvernance Production et mise à jour de la documentation fonctionnelle et data. Contribution active aux démarches de gouvernance de la donnée pilotées par le Data Office : qualité, conformité, traçabilité, sécurité.

La prestation consiste à mener au sein de la MOA, des projets décisionnels depuis le recueil des besoins auprès des différents clients internes, jusqu’à la mise en production et l’accompagnement utilisateur. Le PO Décisionnel sera responsable de la qualité et la cohérence des livrables, en assurant une modélisation et l'architecture des données. Les principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers, définir la solution adaptée et estimer la charge du projet. Proposer l’architecture fonctionnelle par une modélisation des données garantissant la cohérence des flux d’informations et la qualité des données utilisées Piloter la mise en place des outils Qlik Sens Gérer la roadmap du projet et définir les priorités en collaboration avec le PM Rédiger les US et gérer le backlog en mode Agile pour garantir une bonne communication avec les équipes techniques. Validation du résultat et en production et assurer le support fonctionnel aux utilisateurs après déploiement. Communiquer l’avancement du projet auprès des différentes parties prenantes et garantir une bonne gestion des instances projets. Effectuer le reporting auprès de la MOA Collectives pour assurer un suivi régulier des projets

📌 Data Engineer (H/F) – Poste basé à Clermont-Ferrand 3 jours de présentiel / 2 jours de télétravail 📢 Pas de portage ni de sous-traitance Nous recherchons un Data Engineer autonome , pour accompagner la transformation data de l’entreprise et soutenir les équipes métier dans leurs analyses, pilotages et initiatives de création de valeur. 🎯 Missions principales Collecter, analyser et exploiter les données pertinentes pour optimiser le pilotage des activités. Accompagner les équipes métier dans le développement, le déploiement et l’opération des solutions data. Concevoir des modèles de données (relationnel, dimensionnel, Data Vault). Développer et optimiser des pipelines ETL/ELT robustes et maintenables. Garantir la qualité et la gouvernance des données (lineage, métadonnées, quality checks…). Participer à l’évolution de l’ architecture data (Data Lakehouse, Data Mesh). Produire des visualisations et analyses accessibles (Power BI). Maintenir le catalogue de datasets à jour. Réaliser les tests selon la stratégie définie. Fournir des kits de formation et accompagner les utilisateurs dans la prise en main des solutions. 📈 Résultats attendus Données pertinentes identifiées, capturées et valorisées. Optimisation du temps, des outils et des ressources liés à la gestion data. Analyses et visualisations lisibles et exploitables par les métiers. Recommandations permettant la création de valeur opérationnelle. Amélioration continue des services et processus grâce aux insights data. Respect des normes éthiques et de gouvernance du groupe. Promotion et documentation des produits data pour faciliter leur maintien dans le temps. 🧠 Compétences requises Data Engineering Modélisation : relationnelle, dimensionnelle, Data Vault Pipelines ETL / ELT Gouvernance : data lineage, qualité, catalogage Architectures data modernes : Data Lakehouse, Data Mesh Langages SQL avancé Python / PySpark avancé Technologies Dataiku Power BI Databricks Azure Data Factory Azure Logic Apps 📍 Conditions Poste basé à Clermont-Ferrand 3 jours de présentiel / 2 jours de télétravail Pas de portage, ni de sous-traitance

Contexte : Le Data Engineer Python / AWS est chargé de concevoir et maintenir des pipelines de données efficaces au sein de l'équipe Power Data. Ce rôle exige une expertise approfondie en Python et AWS, ainsi que des compétences en ingénierie des données pour transformer les besoins commerciaux en solutions fonctionnelles basées sur les données. Livrables : Collecte de données Préparation et nettoyage des données à l'aide de Dataiku Création et maintenance de pipelines de données Ingestion de données dans un data lake Traitement et transformation des données selon des cas d'utilisation Intégration de Dataiku, services AWS et PowerBI Développement et maintenance de dashboards et rapports PowerBI Visualisation efficace des données Formation et mentorat sur les meilleures pratiques Compétences : Expérience en ingénierie des données (Data Engineering) Maîtrise de Python Expérience avec AWS Compétences en analyse de données et en création de modèles de données Connaissance de Dataiku et PowerBI Compétences en gestion de la qualité et sécurité des données Expérience en visualisation de données Anglais courant / Français est un plus Autres Détails : Télétravail 3 jours par semaine, intégration à une équipe à Bruxelles avec des déplacements occasionnels à Paris. Durée du contrat : 3 ans.

Contexte de la mission Dans un grand groupe du secteur de l’assurance , la direction IT Data renforce sa plateforme data cloud afin d’améliorer le pilotage de l’activité, la connaissance client et les usages analytiques internes. La mission s’inscrit dans un contexte de montée en maturité data, avec des enjeux forts de structuration, fiabilisation et exploitation des données métiers (assurance dommages, santé, prévoyance, finance). Missions principales Concevoir et développer des pipelines de données sur GCP Modéliser les données analytiques sous BigQuery à destination du pilotage et du reporting Développer et maintenir les transformations de données via dbt Participer aux phases d’analyse des besoins métiers assurance Contribuer à la conception des modèles de données et des flux Travailler en collaboration avec les équipes BI (Tableau) et Data Science (Dataiku) Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données exposées Stack technique obligatoire Google Cloud Platform (GCP) BigQuery dbt SQL avancé Profil recherché Data Engineer confirmé à senior Capacité à intervenir sur l’analyse et la conception data , pas uniquement le développement Expérience sur des environnements data cloud structurés Bonne compréhension des enjeux métiers dans un contexte assurance ou grand compte

Compétences techniques indispensables : Maîtrise de SQL et Dataiku (indispensable). Bonne connaissance des environnements Big Data (type Data Lake, Hive, Impala, Spark…). Maitrise des bases du web marketing Connaissance des outils de dataviz : Digdash, Qlik Sense, Power BI, etc. Maîtrise de Piano Analytics ou d’un outil équivalent de web analytics est un plus. Compréhension des enjeux liés à la qualité, à la structuration et à la gouvernance de la donnée. Compétences fonctionnelles : Capacité à analyser, synthétiser et vulgariser des résultats complexes. Sens de la rigueur, de l’autonomie et de la curiosité. Excellentes aptitudes à travailler en équipe et à interagir avec des interlocuteurs variés (techniques et métiers).

Description du poste : Nous recherchons un Data Engineer autonome disposant d’au moins 5 ans d’expérience, capable de collecter, analyser et exploiter les données pour améliorer le pilotage des activités et identifier les leviers de création de valeur. Le consultant accompagnera également les équipes métier dans le développement, le déploiement et l’exploitation de solutions data afin d’atteindre leurs objectifs. Missions principales : – Collecter, préparer et structurer les données pertinentes pour les besoins des utilisateurs. – Construire et optimiser des pipelines ETL/ELT robustes et performants. – Analyser les données et produire des visualisations accessibles via les outils décisionnels. – Proposer des recommandations et lignes directrices pour créer de la valeur au sein des activités métier. – Accompagner l’optimisation des offres, services et processus grâce à l’analyse et l’évaluation des données. – Garantir la conformité aux règles d’éthique et de gouvernance du groupe. – Présenter les fonctionnalités des produits data et faciliter leur maintenance. – Réaliser des tests conformément à la stratégie définie. – Maintenir à jour le catalogue des produits data (datasets). – Fournir des kits de formation et des outils pour les utilisateurs. Résultats attendus : – Identification et sélection des données pertinentes pour les besoins opérationnels. – Optimisation du temps, des ressources et des outils dédiés à l’analyse de données. – Production de jeux de données et visualisations compréhensibles et accessibles. – Mise à disposition de recommandations métier génératrices de valeur. – Amélioration des processus, services et offres grâce aux analyses. – Application stricte des règles de gouvernance et d’éthique data. – Tests réalisés et conformes aux exigences. – Catalogue des datasets à jour. – Mise à disposition de supports et kits de formation pour les utilisateurs. Compétences requises en Data Engineering : – Modélisation de données : modèles relationnels, dimensionnels, Data Vault. – ETL / ELT : conception, optimisation et gestion des dépendances. – Gouvernance et qualité de données : data lineage, qualité, catalogage, gestion des métadonnées. – Architecture data : maîtrise des patterns modernes (Data Lakehouse, Data Mesh…). Langages : – SQL avancé – Python avancé – PySpark avancé Outils et technologies : – Dataiku – Power BI – Databricks – Azure Data Factory – Azure Logic Apps

Contexte de la mission La mission s’inscrit dans un programme de refonte des traitements de données Ventes et Client, visant à fiabiliser et valoriser les données au service des métiers. L’objectif est de transformer les jeux de données existants en Data Products clairs, robustes et pérennes, tout en optimisant la valeur de l’ensemble décisionnel actuel. L’environnement est hybride , combinant : des composants legacy à maintenir et fiabiliser, essentiels au pilotage opérationnel, et des chantiers de refonte et de modernisation menés dans une logique produit et Data Mesh . La mission s’inscrit dans un contexte de modernisation de la stack data (architecture Lakehouse) et de montée en maturité des pratiques Produit au sein des équipes Data. Missions principales Le prestataire assurera le rôle de Product Owner Data , en pilotant une équipe pluridisciplinaire (Produit, Tech, Data). Ses responsabilités incluront : Conduire la refonte et la valorisation des données Ventes , du cadrage des besoins métiers jusqu’à la livraison des Data Products. Piloter la roadmap produit data dans une logique Data Mesh : gouvernance, qualité, exploitabilité. Maintenir l’existant (legacy) en garantissant la continuité de service et la fiabilité des indicateurs clés. Collaborer étroitement avec le Product Manager et les autres PO Data pour aligner la vision et assurer la cohérence transverse. Animer les échanges métiers autour de la valeur d’usage, des indicateurs de succès et de la qualité des livrables. Contribuer activement à la communauté Produit & Data , en partageant les bonnes pratiques et en favorisant la montée en maturité collective. Livrables attendus Roadmap produit claire et priorisée (vision, jalons, backlog). Cadrages et spécifications fonctionnelles des Data Products (règles de gestion, contrats d’interface, indicateurs de succès). Plan de maintien et d’amélioration continue du legacy (cartographie, fiabilisation, suivi qualité, documentation). Pilotage agile et reporting régulier sur l’avancement et les risques. Documentation consolidée (catalogue, dictionnaire de données, fiches produit, gouvernance).

Nous à la recherche d'un "Product Owner Data" pour un client dans le secteur de l'assurance Avec des déplacements à Niort. Description Contexte de la mission Au sein du groupe, la Direction des Systèmes d’Information Métier assure la maintenance et l’évolution du système d’information assurance vie et finance. Dans le cadre de la stratégie de transformation Data 2025–2026, le groupe renforce son équipe de développement Data et recherche un Product Owner Data expérimenté. Rattaché(e) au Centre de Data Management, vous serez un acteur clé du déploiement des cas d’usage Data et de la valorisation de la donnée. Votre rôle consistera à identifier, prioriser et piloter les produits Data (RPA, IA, Data Science, MLOps, DataViz) en lien avec les directions métiers (actuaires, conseillers, gestionnaires, etc.) et les équipes techniques. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des produits, de la détection des besoins métiers jusqu’à la mise en production, dans une approche orientée valeur et amélioration continue. Objectifs et livrables Placer la valeur au centre des usages Data : challenger les directions métiers sur leurs besoins quotidiens et leurs priorités. Animer les comités Data et les ateliers de cadrage autour des sujets Data Science, IA, RPA et MLOps. Identifier les besoins techniques et fonctionnels en lien avec les domaines Data (RPA | IA | Data Science | MLOps | DataViz). Définir les éléments de valeur (quantitatif, qualitatif, expérience collaborateur) et produire les supports de cadrage associés. Accompagner la rédaction et la priorisation des solutions Data et IA. Définir, suivre et piloter les indicateurs de performance (KPIs) des produits livrés. Contribuer à la construction d’une culture Data IT forte au sein du groupe. Être force de proposition sur les orientations techniques, fonctionnelles et méthodologiques. Profil du candidat Compétences demandées Compétence Niveau de maîtrise RPA / Confirmé ★★★★☆ MLOps / Confirmé ★★★★☆ Tableau / Confirmé ★★★★☆ Dataiku / Confirmé ★★★★☆ Data Science / Confirmé ★★★★☆ Technologies et mots-clés : #UIPA #DATAIKU #DATAVIZ #TABLEAU #SQL #CLOUD #BO #IA #RPA