Data Product Owner Retail Hu002FF
Enregistrez cette offre et organisez votre recherche
Créez un compte gratuit pour enregistrer des offres d'emploi, créer des alertes et revenir à cette liste depuis votre tableau de bord.
Tu es passionné(e) par la data et tu aimes porter des produits data de bout en bout, du cadrage fonctionnel à la mise en production ? Faire le lien entre les équipes métiers, les équipes techniques et la gouvernance data ?
Alors rejoins notre Guild Strategii en tant que Data Product Owner et participe au pilotage de produits data stratégiques au sein d’un environnement analytique de grande envergure.
En tant que Data Product Owner H/F, tes missions seront de :
Construire et faire vivre la roadmap produit : assurer une cohérence transverse avec les autres lignes produit de la plateforme.
Piloter en mode Agile : gérer le backlog produit, définir les user stories, animer le sprint planning et l’équipe Agile.
Gérer un portefeuille de projets : suivre le cycle de vie de chaque projet impactant le domaine de données et reporter l’avancement à la direction de programme.
Animer une communauté d’utilisateurs de la donnée : être l’interlocuteur privilégié des équipes métier et des correspondants IT, gérer les demandes d’évolution et les anomalies remontées.
Concevoir les solutions data : analyser et cadrer les besoins, rédiger les spécifications technico-fonctionnelles, préparer la recette et suivre la mise en œuvre avec l’équipe Scrum.
Modéliser le domaine de données : réaliser la modélisation des objets métiers dans le socle Big Data (MDD) et spécifier les flux d’alimentation (contrats d’interface, spécifications de mapping).
Concevoir les expositions de données : définir les web services et modèles de base de données en collaboration avec l’équipe Gouvernance Data.
Être garant(e) de la qualité du domaine de données : qualifier, documenter et donner du sens aux données manipulées, piloter les tableaux de bord de qualité et suivre les dettes techniques.
Manipuler la donnée au quotidien : interroger des bases SQL, consommer des web services, maintenir une forte compréhension technique de l’écosystème data.