Project Manager Data / ETL/ELT /Qliksense / Snwoflake / Anglais (H/F)

Nous recherchons pour le compte de notre client grand-compte dans le transport, un project Manager Data senior, un leader doté d'un mandat clair en matière d'arbitrage et de pilotage interfonctionnel.

Contexte :

Notre client a lancé le projet Data Contact début 2026 afin d'améliorer la définition, la disponibilité et la qualité des données de contact. Ce projet a permis la création d'une première version d'un produit de données de contact, consolidant les données de réservation et les données commerciales, ainsi que la mise en place d'une revue hebdomadaire interfonctionnelle (service client, e-commerce, marketing, ventes, etc.).

Les données constituent un élément clé pour relever les défis opérationnels. Afin de faciliter le déploiement des projets numériques, il est indispensable de disposer d'un niveau de disponibilité adéquat des données (fréquence, actualité…) pour gagner et renforcer la confiance dans celles-ci.

Vue d'ensemble du projet :

Vous apporterez votre soutien à l'équipe Business Shipping Lines Data et serez chargé de diriger la définition, la mise en œuvre et l'exploitation des fondements de données (produits de données, produits de connaissances, API…) pour un périmètre de données défini (données de contact).

1 Gestion axée sur les use cases

2 Les cas d'utilisation des données de contact sont hiérarchisés et pris en charge (SCR, CARA, Happy Robot, Notifications de masse, SYNAPSE, Assistant client, etc.)

3 La valeur métier attendue est clairement définie

4 Un cadre d'arbitrage partagé est en place

5 Produit de données et modèle de données contrôlés

6 Modèle de données cible évolutif

7 Les attributs ne sont intégrés que s'ils répondent à un cas d'utilisation spécifique

8 Les règles de qualité des données sont alignées sur la criticité métier

9 Gouvernance opérationnelle

10 Gouvernance structurée par niveau : stratégique / produit / opérationnel / conformité

11 Processus clairs pour la création et la maintenance des données, avec des décisions traçables

12 Les rituels établis et les instances de gouvernance sont gérés activement

Architecture cible définie – Implique la participation du service informatique

2 Choix du ou des systèmes de référence pour la gestion des contacts (LARA, NOVA, ECOM, etc.)

3 Flux de données et fréquences justifiés par des cas d'utilisation

4 Les compromis coût VS valeur sont documentés

5 Gestion axée sur la valeur

6 Feuille de route des contacts de données orientée vers la valeur métier

7 Compromis permanents entre valeur, complexité et risque

8 Suivi de la valeur réelle fournie