Chef de projets / PO DATA (H/F)

Nous encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap, et nous nous engageons à répondre au mieux à leurs besoins spécifiques.

Ta Mission

• Veiller à ce que les projets soient alignés avec les objectifs stratégiques de l’entreprise
• Développer une bonne compréhension des problématiques business
• Définir et gérer des roadmaps projets
• Recueillir et synthétiser les besoins des métiers
• Maîtriser la gestion des projets sur tout leur cycle de vie (Discovery, Delivery, Run)
• Veiller au bon développement du projet et à la planification de futures versions
• Organiser la delivery grâce à la méthode agile et garantir la qualité des livraisons
• Assurer la documentation des livrables = fournir aux utilisateurs finaux et aux parties prenantes les informations nécessaires pour comprendre et utiliser les livrables
• Définir les KPIs pour estimer la création de valeur
• Suivre les métriques de performance du produit et analyser les données pour identifier les opportunités d’amélioration
• Organiser des comités avec les métiers (suivi des avancements du projet, identification des risques éventuels ou points d’attention, coordination des ressources)

Compétences et qualités attendues

• Maîtrise des bases de données relationnelles, fluency en anglais
• Maîtrise des méthodes « agiles »
• Curiosité et excellent communiquant
• Maîtrise des outils JIRA

Aptitudes / Savoir-être

• Autonomie
• Bon relationnel
• Réactivité
• Force de proposition
• Dynamisme
• Savoir bien communiquer

Description du pôle

Métiers de la donnée – La donnée est aujourd’hui un actif stratégique au cœur de la transformation digitale des entreprises et à la base de la création de multiples nouveaux services. Davidson dispose d’une expertise unique autour de la donnée qui lui permet d’intervenir de bout-en-bout pour ses clients, qu’ils soient data‑driven ou cherchent simplement à valoriser leurs données.

Nos Métiers

• Accompagnement à la mise en place d’une stratégie données
• Architecture Big Data
• Data visualisation
• Data science

Notre Environnement Technique

• Infrastructures & Stockage : Cloud (AWS, Azure, Google Cloud Platform), Cloudera, MapReduce, Hortonworks, mongoDB, Hadoop, Cassandra, Splunk, Redis, CouchDB
• Traitement de données : Spark, Scala, Kafka, Logstach, Elasticsearch, Hive, Storm, Flink
• Analytics : R, Python, SPSS&SAS, TensorFlow, Sickit learn
• Dataviz : grafana, dataiku, kibana, Tableau, Qlik, Outil propre JS
• Devops & containers : Docker, puppet, Jenkins, Sonar, Openshift, Kubernetes, Ansible
• Domaines : Machine Learning, Deep Learning