Chef de projet AMOA

I. Contexte : Équipe Décisionnelle
- AMOA Décisionnel Reporting, exploitation de data, BI   II.

Missions:
Â
· Conception et mise en place de datamarts Â
· Créer et déployer les structures de données destinées aux analyses métier Â
· Garantir la performance des requêtes analytiques Â
· Développement de reporting Â
· Concevoir et produire les rapports d'exploitation pour les métiers Â
· Adapter les livrables aux besoins de chaque ligne de produits (reporting dépend vraiment du métier) Â
· Exploitation de la donnée et BI Â
· Analyser et transformer les données brutes en insights actionnables Â
· Piloter les outils de BI et de requêtage pour extraire la valeur des données Â
· Gestion de portefeuille de projets en parallèle Â
· Capacité à piloter plusieurs sujets décisionnels simultanément Â
· Passage fluide d'un projet à un autre tout en maintenant la qualité Â
· Coordination cross-équipes Â
· Travailler en lien avec les équipes métier, IT et le pôle référentiel pour assurer la cohérence globale Â
· Avoir une vision transverse des flux de données et des dépendances   L'architecture technique est un mélange de legacy et de modernité : Â
· Mainframe / MVS (legacy) Â
· Systèmes historiques où résident les données clients et les contrats Â
· DB2 (Référentiel personne / client) Â
· Base de données centralisée contenant le référentiel unique des clients Â
· Snowflake (Plateforme analytique) Â
· Plateforme cloud où seront hébergés les datamarts et les données analytiques Â
· Source de données pour tous les usages BI et reporting Â
· Outils métier Â
· JIRA pour la gestion de projet Â
· X-Ray pour la recette (tests) Â
· Suite Microsoft (bureautique, collaboration) Â
· Stack BI / Outils de requêtage Â
· Outils actuels pour l'analytics et le reporting (détails à préciser lors de l'intégration) Â
· IA et innovation III. Compétences requises : Â
· Expertise Snowflake (ou plateforme cloud analytique équivalente) Â
· Conception et déploiement de datamarts (architecture des données analytiques) Â
· Requêtage SQL avancé et optimisation de performance Â
· Outils BI (reporting, dashboarding) Â
· Compréhension de JIRA et des outils de gestion de projet Agile Â
· Connaissances en gestion de données (data governance, qualité des données) Â
· Une compétence IA est un plus Â
· Capacité à gérer plusieurs projets en parallèle