Chef de Projet Senior SI Data & IA - Freelance

Taux journalier (TJM): 570

Missions

Le Chef de Projet Senior sera responsable du pilotage de plusieurs projets en parallèle.

Pilotage et gouvernance

• Piloter les projets de bout en bout : cadrage, conception, réalisation, recette et mise en production.

• Construire et suivre les roadmaps, plannings, budgets et plans de charge.

• Organiser et animer les comités de pilotage (COPIL) et comités projet (COPROJ).

• Assurer le reporting auprès du management et des instances de gouvernance.

Coordination des parties prenantes

• Coordonner les équipes métiers, DSI, architectes, experts techniques, sécurité et production.

• Piloter les fournisseurs, intégrateurs et partenaires externes.

• Fédérer les équipes autour des objectifs, priorités et engagements.

Gestion des risques et performance

• Identifier et anticiper les risques, dépendances et points de blocage.

• Préparer les arbitrages et gérer les escalades.

• Garantir le respect des engagements en termes de qualité, coûts et délais.

• Reprendre des projets en difficulté et assurer leur remise sous contrôle.

Delivery et conduite du changement

• Sécuriser les phases de recette et de mise en production.

• Accompagner les changements organisationnels et opérationnels.

• Garantir la transition vers les équipes de production.

Compétences recherchées

A. Compétences indispensables – Pilotage de projet

• Direction de projets SI complexes et stratégiques.

• Pilotage de programmes de grande envergure

• Gestion simultanée de plusieurs projets.

• Gestion budgétaire et suivi des engagements.

• Construction et pilotage de roadmaps et plannings.

• Gouvernance projet : COPIL, COPROJ, comités de suivi.

• Gestion des risques, dépendances, arbitrages et escalades.

• Coordination d'équipes pluridisciplinaires et de prestataires.

• Pilotage du delivery jusqu'à la mise en production.

B. Culture SI / Data attendue
Le consultant n'a pas besoin d'être un expert technique, mais doit posséder une bonne compréhension des environnements suivants :

Domaine Connaissances attendues Data & BI Plateformes Data, Data Warehouse, datamarts, décisionnel Cloud Architectures Cloud, idéalement GCP Data Management MDM, référentiels de données, gouvernance Data Data réglementaire Enjeux réglementaires et qualité des données SI Applications métier, transformation applicative IA Culture générale des environnements Data & IA