Technical Product Manager - Advanced Data Analytics

Description du poste

La fonction de données et d'analyses d'entreprise de notre société, "CDNA", aborde les défis liés aux données et aux analyses à l'échelle de l'entreprise avec une approche centrée sur le client et axée sur les produits. En tant qu'accélérateur, CDNA couvre tout le spectre, de la découverte et de l'identification des données à l'acquisition, l'intégration, l'analyse avancée, la consommation, les insights, et les capacités cognitives. Notre mission est de permettre à nos divisions commerciales de réaliser des analyses à grande échelle, à grande vitesse et de manière efficiente, grâce à des professionnels talentueux et passionnés.

Ce rôle fera partie de la fonction "Analytique Avancée" de CDNA, offrant un leadership stratégique et technique pour fournir une gamme de capacités produits.

Opportunité

Êtes-vous un expert technique innovant désireux d'avoir un impact significatif dans une organisation centrée sur les données au sein d'une grande entreprise? Vous épanouissez-vous dans un environnement dynamique où vous pouvez aider à construire des solutions modulaires et permettre un parcours client entièrement intégré de bout en bout ? Si c'est le cas, nous voulons que vous utilisiez vos compétences technologiques pour favoriser la réussite de nos produits et services analytiques. Rejoignez-nous dans notre quête de création de produits de données et d'analyses en libre-service à valeur ajoutée.

Responsabilités clés

• Collaborer avec des équipes multifonctionnelles, y compris des data scientists, des ingénieurs et des parties prenantes, pour définir et affiner les exigences techniques de nos produits.
• Travailler en étroite collaboration avec les chefs de produit pour traduire les exigences commerciales en spécifications techniques exploitables, en veillant à l'alignement entre les besoins commerciaux et techniques.
• Collaborer avec les équipes d'ingénierie pour estimer les délais de sortie, garantir la livraison en temps utile des mises à jour des produits et planifier/exécuter le développement des produits pour une mise en œuvre optimale.
• Définir et hiérarchiser les fonctionnalités et améliorations en fonction de la faisabilité technique, de la scalabilité, des performances et de l'expérience utilisateur.
• Intégrer des algorithmes, des modèles et des pipelines de données dans nos plateformes, en assurant le bon fonctionnement des capacités analytiques.
• Coordonner avec l'équipe d'habilitation pour assurer une couverture opérationnelle adéquate des produits en alignement avec les stratégies d'adoption.
• Effectuer des tests approfondis et une assurance qualité pour garantir la fiabilité, la robustesse et la précision de nos plateformes.
• Adhérer aux directives SDLC pour chaque version de produit, en assurant des pratiques de développement et de déploiement efficientes.
• Conduire des revues de solutions et guider les équipes d'ingénierie dans la création de solutions optimales et réutilisables.
• Identifier et utiliser les opportunités de collaboration avec les chefs techniques de différents produits pour l'échange de connaissances.
• Rester à jour avec les technologies émergentes dans le domaine des données, de l'apprentissage automatique et des analyses, en menant des preuves de concept pour évaluer leur valeur potentielle.

Qualifications requises

• Expertise technique solide dans les technologies de données et d'analyses modernes au sein de l'écosystème AWS et sur site.
• Expérience approfondie dans le développement de systèmes dans des environnements cloud.
• Compréhension approfondie des principes de la science des données, des analyses, des concepts de modélisation et des méthodes d'industrialisation.
• Connaissance approfondie de l'écosystème cloud AWS, y compris le stockage, la base de données, le streaming, la messagerie, l'IA/ML, les services cognitifs et de scalabilité comme EKS.
• Compréhension des principes de l'analyse des données centrée sur les produits en libre-service.
• Connaissance experte de Databricks, Dataiku, Posit, SageMaker et des plateformes similaires.
• Expérience pratique avec les technologies MLOps et DevOps telles que GitHub, Git CI/CD et Jenkins