B2c Consumer Data Lead - Paris, France - MHIS - Moët Hennessy Information Services

Sophie Dupont

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Sophie Dupont

beBee Recruiter


Description
**Position**:
Le/la B2C Consumer Data Lead s'assure que les entités/domaines dont il/elle est responsable maximisent la création de valeur (chiffre d'affaires, NPS, coûts, etc.) grâce à l'utilisation des données et de l'Intelligence Artificielle sur le domaine consumer B2C.

**Descriptif du poste**:
**Référent/expert Data**
- Il/elle est le référent fonctionnel sur le catalogue de données, les flux de données et les solutions à utiliser pour les internes IT (Solution Manager, Data CoE, architectes fonctionnels ), les opérationnels des départements métiers, et les externes.
- Il/elle assure en lien avec le comité d'architecture une structure de données, de pipelines de données et une architecture globale conforme aux standards globaux.

**Relation avec le métier**
- Assure la relation avec les parties prenantes métier afin d'identifier et de qualifier les opportunités business qui peuvent s'appuyer sur des uses cases ou des analyses data.
- En relation avec le Data Value Office, prioriser le portefeuille en fonction de la valeur attendue
- Superviser le portefeuille d'opportunités et de projets de data uses cases et de data analyse, en relation avec le PMO Data.
- S'assurer d'une communication fluide avec les parties prenantes impliquées dans ces uses cases et gérer leurs attentes.

**Roadmap et gouvernance**
- En collaboration avec le département Data & IA, traduire les ambitions de MH en initiative Data & IA.
- Responsable de faire émerger, collecter et centraliser les besoins du Business, d'arbitrer les capacités et d'élaborer la roadmap des initiatives data de son périmètre.
- Participe à l'identification de nouvelles technologies, innovation, et au développement des nouvelles solutions.
- En relation avec le département Data & IA (principalement Data CoE et Data Gouvernance), il/elle participe à la mise en place de la gouvernance sur la donnée et les solutions sur son domaine. Il/elle agit en tant que relai efficace auprès des équipes métiers sur le déploiement des rôles requis de data gouvernance.

**Gestion de projet et de portefeuille**
- Définir le périmètre et les objectifs des projets, en impliquant toutes les parties prenantes et en assurant la faisabilité technique.
- Dimensionner et définir la feuille de route des projets en adéquation avec un fonctionnement en « Factory » c'est-à-dire en priorisant les fonctionnalités à délivrer afin qu'elles s'ajustent à une capacité fixe définie.
- Mettre en place, en lien avec le Demand & Value Office, les KPI de suivi de la valeur des projets et assurer ce suivi.
- Découper les projets en grandes fonctionnalités à délivrer, savoir les prioriser dans les backlogs via des indicateurs de valeur, d'opportunité crées, de couts évités etc

**Profile**:
**SUITE - Descriptif du poste**:

- Assurer que le backlog priorisé construit adresse aussi les exigences techniques essentielles telles que : privacy, sécurité, dette technique, finops etc.. afin que les data products de son domaine et la MH data platform soient toujours aux meilleurs standards.
- Contribuer à la création des Business Case.
- Gérer l'équipe de projet ainsi que les équipes de delivery, optimiser la gestion du projet en termes de périmètre, coût, qualité et s'assurer que les exigences sont mises en œuvre.
- Suivre les progrès réalisés, l'utilisation du budget et faire un reporting aux sponsors du projet et au PMO.
- Animer les instances projets adéquats et participer aux instances requises du framewrok Agile Scrum (sprint planning, backlog grooming, retro, sprint demo etc).
- Porter et assurer que le projet adresse la question du Run des produits / solutions mises en œuvre : définir les SLO/SLI/SLA requis, les modes dégradés de fonctionnement, la chaine de support, le transfert du projet vers le run.
- Continuer à suivre son / ses produits une fois en production : performance, qualité, sécurité, capacité des équipes concernées à assurer son run avec succès, en tirer les apprentissages nécessaires et contribuer à l'amélioration globale des pratiques en partageant notamment avec les autres data lead.

**Qualité des données**
- Superviser et coordonner l'industrialisation, côté IT, des règles et contrôles pour assurer la qualité des données
- Contribuer aux plans de remédiation de la qualité des données côté business.
- Etre owner de ses data products, savoir définir, spécifier fonctionnellement leur qualité et suivre leur qualité grâce aux outils mis à sa disposition par les équipes Data & AI. En lien avec les référents métiers, est également responsable de la bonne documentation de ses data products dans l'outil de catalogue de données.

**Acculturation**
- Est ambassadeur de la donnée et, à ce titre, participe au développement de la culture Data au sein de l'organisation et plus particulièrement des équipes métiers (relais/présentation, formations...).
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