Direction de programme au sein du Data Lab de la DSI d’un acteur majeur de la grande distribution en Europe

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Pilotage et encadrement de projets DATA dans un contexte agile

Contexte : Créé dans le cadre du plan DIGIT du groupement Les Mousquetaires, le Datalab, rattaché à la Direction de la Transformation,  porte l’ensemble des sujets Business Intelligence, Data Analytics, Data Science et IA en collaboration avec les différents métiers. PREREQUIS intervient au sein du Data Lab pour piloter les projets Data visant à améliorer le l’efficacité opérationnelle et stratégique des enseignes et des fonctions d’appui du Groupement.

Mission : pilotage de l’ensemble des projets / use-cases Data de la squad du périmètre fonctionnel assigné : Alimentaire, Equipements de la maison, Direction Qualité Développement Durable (DQDD), Société Les Mousquetaires (SLM), Union des Mousquetaires (UDM), Immo Mousquetaire, Agro Mousquetaire, et Supply Chain)

Réalisations :

  • Gestion et affectation des ressources de la squad (11) et transverses (data scientists, Data Ingénieurs, Data Analysts, Chefs de Projets, Recetteurs, op. infra.) pour :
    • l’accompagnement des métiers sur le montage du dossier,
    • les études de faisabilité et le chiffrage de chacune des phases du projet interne et/ou externe au datalab par les chefs de projet
    • la gestion des projets du lancement des phases projets en mode agile jusqu’à la mise en production
    • la gestion du cycle de vie des projets en post-production : roadmaps, mise en oeuvre de la maintenance évolutive et corrective en mode projet
  • Support technique aux équipes et traduction du besoin fonctionnel si/quand nécessaire
  • Pilotage et suivi des projets, ouverture des lignes de budget
  • Comités de pilotage avec les entités métier,
  • Reporting

Bilan/gains client :

  • Une double expertise technique DATA (métiers et outils : MicroStrategy, Power BI, Azure) et de la gestion de projets / programmes qui accélère et optimise la qualité des projets livrés
  • Maintien de la trajectoire stratégique :  livraison dans les délais, les coûts et les standards de qualité attendus de projets Data Science à forte valeur ajoutée – Exemple : prévision de cash flow, plateforme RSE pour les points de vente (valorisation des données de santé/sécurité au travail, d’équipement et de consommation énergétique) etc…
  • Une approche partenariale avec les métier : l’impulsion au sein des équipes technique d’une forte orientation métier et l’instauration d’une confiance entre tous les acteurs qui booste les résultats

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