Data Mesh Platform Manager (Senior Lead) - Freelance

Taux journalier (TJM): 680

Contexte

Dans le cadre de l’industrialisation de sa stratégie Data Mesh, notre client déploie sa Group Data Platform (GDP), plateforme self-service permettant :

• Le déploiement et l’industrialisation des data products

• L’automatisation des composants techniques

• La mise à disposition d’une marketplace de data products

• L’orchestration des standards de gouvernance et de lifecycle management

La plateforme repose sur une combinaison de solutions du marché et de développements internes (composants techniques, intégrations, automatisation).

Ce poste est hautement stratégique, mais fortement opérationnel. Il ne s’agit pas d’un rôle de coordination projet classique, mais d’un rôle de builder exécutif, orienté delivery, adoption et passage à l’échelle.

Missions

Le Data Mesh Platform Manager est responsable :

• De la vision produit de la plateforme

• De son delivery opérationnel

• De son industrialisation

• De son adoption à l’échelle du groupe

Il agit comme un Platform Product Leader technique, capable d’arbitrer des décisions de design, d’anticiper les risques et d’opérer dans un environnement complexe et fédéral.

Responsabilités clés

1. Vision & Product Management de la plateforme

• Définir et maintenir la vision produit et la proposition de valeur

• Construire la roadmap (court / moyen / long terme)

• Définir et piloter le backlog et les priorités

• Mettre en place les KPI d’adoption et de performance

• Mettre en oeuvre des boucles de feedback utilisateurs

Livrables attendus :

• Platform roadmap

• Product backlog structuré

• Adoption & usage metrics

• Enhancement roadmap

2. Architecture & Standards Techniques

En collaboration avec le Group Data Architect :

• Contribuer au design de l’architecture cloud & hybride

• Superviser l’implémentation sur AWS et Azure

• Piloter l’intégration des systèmes on-premise

• Encadrer l’implémentation de l’Infrastructure as Code

• Garantir sécurité et conformité

Compétences attendues (non expert technique pur, mais maîtrise solide) :

• Distributed systems & distributed data architecture

• DevOps / DataOps / CI-CD

• Infrastructure as Code

• Cloud security & governance

• Architecture hybride

• Data governance & metadata management

3. Delivery & Industrialisation

• Piloter le cycle de delivery de la plateforme

• Structurer le process de release & versioning

• Suivre fiabilité, performance et SLA

• Gérer risques et dettes techniques

• Industrialiser la documentation existante (V1 à structurer)

Livrables attendus :

• Release plan

• Delivery tracking dashboard

• SLA & reliability metrics

• Documentation repository industrialisé

4. Déploiement & Adoption (Data Mesh Operating Model)

• Déployer la plateforme sur plusieurs business lines

• Mettre en place le framework d’onboarding des domaines

• Déployer le modèle opérationnel Data Mesh

• Accompagner les équipes dans la création de data products

• Résoudre les freins à l’adoption

Livrables attendus :

• Domain onboarding framework

• Data product lifecycle guidelines

• Domain enablement playbook

• Adoption strategy & rollout plan

5. Communication & Exposition Exécutive

• Produire un reporting exécutif structuré

• Communiquer l’impact et la valeur de la plateforme

• Construire la communauté plateforme

• Piloter la stratégie d’évangélisation interne

Livrables attendus :

• Executive dashboard

• Steering committee materials

• Portfolio de use cases & démos

• Communication interne plateforme

Profil recherché

• 15+ ans en data platform, data engineering ou architecture

• Expérience démontrée dans la construction de plateformes data en production

• Expérience en environnement enterprise multi-entités

• Expérience concrète en Data Mesh (obligatoire)

• Expérience en platform engineering ou data engineering avancé

Compétences clés

• Product mindset appliqué à une plateforme technique

• Forte crédibilité technique (AWS & Azure avancé)

• Leadership opérationnel hands-on

• Capacité à influencer sans autorité hiérarchique directe

• Excellente communication transverse & executive

• Forte capacité d’anticipation et ownership

Indicateurs de succès

• Plateforme déployée et opérationnelle en production

• Adoption à l’échelle des business domains

• Augmentation du nombre et de la qualité des data products

• Réduction du time-to-market des use cases data

• Satisfaction utilisateurs