Data Steward — Domaine Consumer/Retail (IT)
Secteur : Retail Contexte et enjeux Le Data Steward intervient au sein du domaine Data & AI en tant qu'expert fonctionnel et chef de projet, garantissant le succès des initiatives data sur l'ensemble du cycle de vie. Il assure le lien entre les parties prenantes métier et les équipes techniques (Data Engineers et Data Visualization Experts), en veillant à ce que les solutions data répondent aux objectifs métier, soient correctement gouvernées et livrées avec qualité et clarté. Environnement technique et type de projet Projets Data Digital & Marketing et projets Data E-commerce. Activités incluant la définition et la gestion du périmètre et des exigences de projets data de bout en bout, ainsi que des requêtes de validation de données. Méthode de travail Environnement Agile avec équipes cross-fonctionnelles. Forte collaboration entre les équipes métier, data engineering et analytics. Livrables attendus
- Cadrage et gestion du scope des projets data
- Documentation structurée et artefacts projet maintenus avec rigueur
- Identification des risques, problèmes et incohérences, avec pilotage de leur résolution
- Coordination et reporting auprès des parties prenantes techniques et non techniques
- Expérience sur projets Data Digital & Marketing et projets Data E-commerce
- Solide compréhension de la gestion du cycle de vie de la donnée et des cas d'usage métier
- Capacité à définir et gérer le périmètre et les exigences de projets data de bout en bout
- Expérience de base en exécution de requêtes pour la validation de données, avec une forte pensée analytique pour assurer l'alignement entre exigences métier et livrables techniques
- Capacité à identifier les risques, problèmes et incohérences et à piloter leur résolution
- Maîtrise de la documentation structurée et des artefacts projet, avec une grande rigueur de gouvernance
- Solides compétences en gestion de projet et coordination entre plusieurs équipes
- Excellentes compétences de communication avec des interlocuteurs techniques et non techniques
- Esprit de collaboration fort avec les équipes métier, data engineering et analytics
- Expérience de travail en environnement Agile avec équipes cross-fonctionnelles
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