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Product Owner Data

Résumé du poste
CDI
Paris
Salaire : Non spécifié
Télétravail non autorisé
Expérience : > 2 ans
Éducation : Bac +5 / Master
Compétences & expertises
Contenu généré
Visualisation des données
Conception d'interfaces utilisateur
Compétences en communication
Nosql
Sql

Wewyse
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Être Product Owner Data chez Wewyse c’est :

  • intégrer une communauté d’experts Data passionnés,

  • recevoir et partager de la connaissance et des savoirs-faire lors de nombreux évènements,

  • participer à des projets innovants au sein de notre Datalab, avec des Wysers mais aussi avec des partenaires académiques et des start up,

  • bénéficier des outils et du support de la communauté Wewyse pour mener à bien tous les projets,

  • être encouragé, conseillé et accompagné dans un parcours de formation adapté à vos ambitions professionnelles,

  • faire partie de la famille Wemanity avec ses évènements et ses multiples opportunités de carrière,

  • combiner expertise Data et méthodes agiles pour un maximum d’impact,

  • intervenir sur des projets aux enjeux sans cesse renouvelés (diversité de secteur, de métier, de maturité Data, …),

  • mettre la Data au cœur des processus de création de valeur de nos clients,

  • maximiser la valeur des données de nos clients,

  • renforcer la confiance des utilisateurs dans la donnée.


Profil recherché

Ce que nous aimons chez Wewyse :

  • Les personnalités ouvertes, curieuses, ambitieuses, audacieuses
  • Des compétences en communication (équipe, métier/client, …)
  • Une volonté de s’investir dans un projet (travail quotidien avec les équipes et les clients, présence à toutes les cérémonies)
  • Les certifications Scrum, SAFE
  • Une approche UX
  • Appréhender les différents rôles d’une équipe Data (Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Data Architect, …)
  • Savoir dire non (besoin client, sujets d’équipe, nécessaire à la priorisation des sujets)
  • L’expérience sur le requêtage de la donnée (SQL, NoSQL), le traitement de la donnée, et la modélisation et la spécification de la donnée autour de dimensions et de KPI (étoile, flocon, …)
  • Les connaissances sur les architectures présentes autour de la donnée (Data Lake/Delta Lake, Data Warehouse, Pipeline) et les différentes solutions du marché (Cloud, Data visualisation, ETL, Gouvernance, …)
  • Manipuler des outils de Data Visualisation
  • L’anglais

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