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Datanumia - Product Owner (H/F)

Non precise

92 - CourbevoieCDDitfrance_travaildebutant

Description

Filiale du Groupe EDF, Datanumia est une société éditrice de logiciel spécialisée dans la valorisation de la donnée énergétique. Au quotidien, ce ne sont pas moins de 220 collaborateurs qui évoluent dans un écosystème innovant - mêlant IA, machine learning et IoT - et donnent du sens à notre raison d’être : permettre à chacun d’optimiser sa consommation d’énergie et son empreinte carbone en révélant tout le potentiel de la data. Plus de 20 millions de particuliers et 43 000 professionnels (tertiaire, industrie, collectivité) bénéficient ainsi de solutions digitales dédiées aux fonctionnalités avancées : suivi de ses consommations d’électricité, de gaz ou d’eau, répartition des usages, alertes en cas de dépassement de seuil ou encore plan d’actions d’économies d’énergie, les utilisateurs ont toutes les clés en main pour consommer moins, et mieux. Le poste Dans un contexte de transformation de la chaîne de données et de structuration des pratiques data, nous recherchons un·e PO Data capable de structurer les workflows, porter les besoins métiers et accompagner l’équipe vers une approche “Data as a Product”. Les missions Structuration des projets : Formaliser un Workflow clair pour chaque projet Data Science : Planification et découpage en unités de travail cohérentes Intégration dans le Workflow Produit global Définition d’un MVP (Minimum Viable Product) Concrétisation dans un outil de ticketing (JIRA) Prioriser la valeur métier : Focalisation sur des livrables rapides et impactants Arbitrage entre qualité, rapidité et complexité Mettre en place une documentation robuste permettant la reprise des sujets et éviter les silos. Organisation et dynamique d’équipe : Définir et structurer un Workflow d’équipe efficace Mettre en place une culture du partage au sein de l’équipe et de l’entreprise Pilotage des sujets Data Science : Être le·la porteur·se du besoin sur les sujets Data Science Faire le lien entre enjeux métiers, techniques et data Prioriser et cadrer les

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