PGTL - Gestion des métadonnées et découverte de données

Diriger le développement de solutions techniques au niveau de la famille de produits.,Fournir un leadership technique avancé et hautement spécialisé ainsi qu'une expérience en développement pour l'exécution de bout en bout des solutions d'équipe produit.,Collaborer avec les groupes d'affaires, de gestion de projet et de technologie à l'échelle de l'entreprise.,Assurer l'alignement avec le modèle opérationnel cible de l'organisation, la feuille de route technologique et l'architecture d'entreprise.,Assumer la responsabilité de la stratégie, de l'architecture et des résultats de livraison de bout en bout en matière de technologie, de produit, de plateforme et d'ingénierie pour le catalogage de données, la gestion de données, la gestion de métadonnées, la découverte de données et la collecte de métadonnées, la classification et l'enrichissement automatisés (ACE), et l'IA pour les capacités de gestion de données.,Diriger et développer les PGTL dans chaque domaine, en définissant l'orientation stratégique du portefeuille.,Assurer des solutions cohérentes et évolutives dans des environnements multi-cloud et sur site hautement fédérés.,Traduire les priorités de l'entreprise en une feuille de route séquencée.,Harmoniser les pratiques d'ingénierie.,Générer une valeur commerciale mesurable grâce à l'automatisation, à la conception basée sur les preuves et à l'excellence opérationnelle.,Assurer que les solutions sont conformes aux objectifs organisationnels.,Utiliser l'expertise en la matière pour introduire des technologies nouvelles ou mises à jour.

Diplôme de premier cycle ou certificat technique.,Diplôme d'études supérieures préféré.,Plus de 10 ans d'expérience en développement et en livraison de technologie.,Expérience en livraison Agile préférée.,Leadership avéré de plusieurs groupes de produits simultanés (ou portefeuilles équivalents).,Livraison de capacités de découverte, de classification/enrichissement et d'IA/agents.,Expertise approfondie en architecture à travers des environnements multi-cloud et sur site fédérés.,Familiarité pratique avec les plateformes de métadonnées/catalogue/linéage, l'orchestration de pipelines et l'observabilité.,Expérience en conception de services IA/ML (LLM/RAG, frameworks d'agents, garde-fous, évaluation/MLOps).,Approches de gouvernance basées sur les preuves (evidence-by-design).,Expérience dans les pratiques de données des services financiers.,Familiarité avec les techniques de préservation de la vie privée, les données synthétiques pour les bancs d'essai et l'optimisation des coûts/performances des charges de travail de numérisation à grande échelle.

Diplôme de premier cycle ou certificat technique (diplôme d'études supérieures préféré)

Doit être disposé à voyager (déplacements intérieurs occasionnels)