Gestion du portefeuille de déploiement :
Recueillir, analyser et prioriser les demandes de déploiement émanant des équipes métiers en collaboration avec les référents et les chefs de projet.
Élaborer et maintenir une roadmap détaillée des déploiements en fonction des priorités stratégiques et des capacités de l'équipe.
Suivre l'avancement des différents cycles de déploiement et identifier les points de blocage potentiels.
Spécification des besoins et validation :
Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles et techniques claires pour les équipes DE.
Définir les critères d'acceptation (d'un point de vue métier et opérationnel) pour chaque livrable.
Organiser et superviser les phases de recette et de tests d'acceptation, en mobilisant les équipes métiers et les référents.
Coordination opérationnelle et déploiement :
Faire le lien entre les équipes Data Engineering (pour le développement) et les équipes métiers (pour l'utilisation).
Planifier et coordonner les mises en production des solutions sur GCP, en tenant compte des contraintes techniques et organisationnelles.
Assurer la documentation des solutions déployées (guides utilisateurs, procédures, etc.).
Accompagnement au changement et adoption :
Définir et mettre en oeuvre la stratégie d'accompagnement au changement pour faciliter l'adoption des nouvelles solutions par les utilisateurs.
Organiser des sessions de formation et de sensibilisation auprès des équipes métiers en coordination avec le PO Offre GCP qui assure la logistique globale des formations.
Recueillir les retours utilisateurs post-déploiement et identifier les axes d'amélioration continue.
Expérience : Expérience significative en gestion de projet agile (Scrum, Kanban) et/ou en Product Ownership, idéalement dans des environnements orientés donnée ou IT complexe.
Connaissance du Cloud (idéalement GCP) : Compréhension des enjeux du Cloud Computing et des plateformes de données modernes. Une connaissance de GCP est un plus significatif.
Compétences métier : Capacité à comprendre et analyser des besoins métiers variés, à les traduire en exigences fonctionnelles et techniques.
Compétences analytiques et techniques : Aptitude à comprendre les flux de données, les architectures techniques associées et à dialoguer efficacement avec les équipes techniques.
Compétences relationnelles et communicationnelles : Excellente capacité à communiquer, négocier et fédérer des interlocuteurs de profils variés (métiers, techniques). Pédagogie et sens de la vulgarisation.
Orientation utilisateur et valeur : Forte orientation vers la livraison de valeur métier et la satisfaction utilisateur.
Rigueur et organisation : Méthodique, organisé, capable de gérer plusieurs sujets en parallèle et de respecter les échéances.
Curiosité et proactivité : Volonté d'apprendre et de monter en compétence sur les technologies data et les usages.
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