Project Manager Senior

Dans le cadre du développement d’un Data Sandbox dédié aux usages de l’IA, la mission consiste à concevoir et opérationnaliser le modèle de gouvernance et de delivery permettant un accès plus rapide, sécurisé et cohérent aux données pour des activités d’IA autorisées : recherche, modélisation avancée, proof of concept métier et tests d’actifs IA.

L’expert(e) intervient à l’interface entre gouvernance des données, business analysis, delivery et gestion des risques, en collaboration étroite avec le Data Engineer en charge de l’environnement technique et des datasets.

Les principales responsabilités sont les suivantes :

• Définir et aligner une procédure réutilisable de collecte et de transfert des données entre l’organisation centrale et ses différentes entités, en intégrant les exigences de sécurité, confidentialité, conservation, anonymisation/pseudonymisation et gestion des données.

• Concevoir le modèle opérationnel et de gouvernance permettant de gérer les risques résiduels non couverts par la procédure de collecte et de transfert.

• Piloter la planification et le delivery : gouvernance, dépendances, risques, décisions, suivi des actions et coordination des parties prenantes.

• Recueillir, analyser et prioriser les besoins relatifs aux datasets de référence réutilisables.

• Construire et maintenir le catalogue, le backlog et la roadmap des datasets du Data Sandbox.

• Produire les guidelines, supports de communication, recommandations et matériels d’adoption nécessaires à l’utilisation du Data Sandbox.

• Accompagner l’amélioration continue du modèle de gouvernance, des processus et des contrôles.

Livrables attendus

• Procédure validée de collecte et de transfert des données entre l’organisation centrale et les différentes entités.

• Modèle opérationnel / approche de gouvernance pour la gestion des risques résiduels identifiés.

• Roadmap et backlog des datasets de référence du Data Sandbox.

• Plan de delivery, registre des risques et dépendances, decision log et reporting de statut.

• Guidelines opérationnelles et supports d’adoption destinés aux parties prenantes et utilisateurs.

Expertise fonctionnelle et métier

• Minimum 7 ans d’expérience en data governance, data management, data product delivery, business analysis ou program/project delivery.

• Solide expérience dans la conception de modèles opérationnels, processus de gouvernance, contrôles et templates réutilisables.

• Expertise en privacy, security, data classification, data retention, anonymisation/pseudonymisation et controlled data sharing.

• Expérience dans la définition et la mise en œuvre de processus de gouvernance et de gestion des risques liés aux données.

• Capacité à traduire les besoins AI et business en exigences data, user stories et critères d’acceptation.

• Expérience de la gestion de catalogues, backlogs, roadmaps et cycles de vie de datasets.

• Bonne compréhension des environnements data platforms, secure analytics, metadata et data quality.

• Une expérience de Databricks constitue un plus.

• Expérience en management, analyse, coordination et communication auprès de niveaux exécutifs.

Gestion des parties prenantes

• Capacité à aligner et coordonner des interlocuteurs seniors issus de plusieurs fonctions :

  • Data

  • AI

  • Security

  • Privacy / DPO

  • Legal

  • IT

  • Risk

  • Architecture

  • Business

  • Data Owners

• Expérience du travail dans des environnements complexes et internationaux.

• Capacité à travailler en étroite collaboration avec un Data Engineer et d’autres contributeurs techniques.

• Excellentes capacités de communication, de synthèse, de coordination et de prise de décision.

Environnements appréciés

Une expérience dans les domaines suivants constitue un avantage :

• Secteur de l’assurance ou environnement fortement réglementé.

• AI / Machine Learning delivery.

• Environnements de secure research / secure analytics.

• Gouvernance de données sensibles ou réglementées.

• Environnements Data Office, AI Research, Business Innovation, AI Product Management et Software Engineering.

Langues

• Français courant

• Anglais professionnel courant, dans un environnement international.