Au sein des équipes de notre client bancaire, dans un contexte multi domaines/Clients (banque de détail, assurances, banque de marchés, asset management, etc.), vous êtes rattaché à l’équipe « Socle Natif Data Cloud » dans la squad Relation Client.
Cette équipe assure pour le compte du Groupe, la construction, l’évolution et l’administration des offres de service de notre client grand compte, supportant par exemple les plateformes Data (Kafka, NoSQL, Big Data, MLOPS), DEVOPS et Containers (Kubernetes) et les cloud Providers (AWS, GCP, Azure)

Description de vos missions :

Vous rejoignez une équipe en charge de la relation avec les équipes internes transverses (Socle) et spécifiques Entités (Clusters) et les équipes des différentes Entités dans le but de construire et de maintenir les offres de service Data de notre client grand compte.
Grâce à vos solides connaissances techniques en Data, vous êtes en capacité de challenger la demande et les solutions.

A ce titre, vos missions principales seront :

• Faire le lien entre les équipes des différentes entités (Développeurs, Architectes, Chef de Projets) les Clusters (Chef de Projets, Responsables du Build et du Run) et les squads du Socle Natif (dont les Squad Data) en portant la vision des offres de services data

• Accompagner les Squads Lead dans la récolte du besoin et dans la cohérence de la roadmap des squads Data vis-à-vis des besoins métiers (Entités)

• Participer aux instances agiles de PI Planning Data

• Accompagner les équipes des Clusters dans leur montée en compétence sur ces nouveaux produits Data

• Promouvoir les produits du Socle Natif (dont la Data fait partie)

• Créer les nouvelles UO (Unité d’oeuvre) des produits Data et piloter la chaine produit / facturation avec la squad FinOps.

• Cadrer et suivre la co-construction des nouveaux produits et des demandes d’évolutions de la plateforme Data ainsi que l’adoption de ces nouveaux produits au sein des Entités et des Clusters

• Diplômé.e d’un BAC+5

• Vous avez entre 3 et 5 ans d’expérience sur un poste similaire

• Anglais intermédiaire

• Connaisses techniques appréciées : Kafka, MongoDB, Dataiku, Spark, MapR, Cloudera, Cassandra, ELK, Snowflake