PRODUCT DATA JUNIOR @RESILIENCE

En quelques mots.
L’équipe Data Science de Resilience a bien grandi.
il y a maintenant 3 Data Scientists et 2 Machine Learning Engineers qui y travaillent à temps plein afin d’apporter de la valeur à notre produit.
Ils ont besoin d’être accompagnés par un Product Manager qui leur permette de définir les features les plus prioritaires et avec le plus d’impact pour notre produit.
En quoi ton poste participe-t-il à la réussite du projet de Resilience.
Nous sommes une entreprise data driven et nous sommes convaincus qu’amener plus d’intelligence à partir de nos données est un gain de chance pour le patient.
A quoi ressemble ton quotidien.
Faire le lien entre la vision stratégique initiée, au sein de l’équipe produit sur des fonctionnalités de data science, et la déclinaison fonctionnelle, à partir d’une compréhension plus détaillée et fine des besoins utilisateurs et de l’ensemble des parties prenantes Animer le processus de co-conception avec les équipes techniques afin de de décliner les besoins utilisateurs en spécifications fonctionnelles de features data science” Rédiger les user stories issues des ateliers de co-constructions avec les équipes techniques sur la partie fonctionnelle, en spécifiant les situations utilisateurs, les livrables attendus et les critères d’acceptation.
(Faire apparaître en particulier les éléments d’incertitude (modèles, data..)) Suivre le sprint en priorisant le backlog pour préparer les cérémonies de sprint planning s’assurer de la bonne avancée du sprint conformément à la charge embarquée identifier les éléments à risque (modèle à risque, data non disponibles, etc.) Donner de la visibilité sur les avancées de l’équipe (performance des modèles, outils de demo, etc.), à la fois pour les utilisateurs de l’outil et au leadership Quelques membres de ton équipe.
Romain.
De formation stats/maths, Romain s’est mis à l’informatique sur l’Amstrad acheté par son père Chirurgien.
Il a finit par utiliser ses compétences et son plaisir à “synthétiser l’information” pour le domaine de la santé.
Toujours à l’écoute et prompt à se remettre en question, il vous poussera à améliorer votre analyse et votre bien-être.
En bonus, il trouve que les Rita Mitsouko et Queen c’est cool! Ivan.
MLEngineer avec une casquette Ops.
De formation physique/maths, Ivan s’est mis à l’informatique après ses études et s’est naturellement orienté vers le développement en général et plus particulièrement en machine learning.
Ivan a un goût prononcé pour les questions de fond (Epistémo, philo, etc), mais son focus quotidien en entreprise est de délivrer concrètement de la valeur dès que possible.
Il est toujours à l’écoute de son interlocuteur, a un charme fou (mais ça il n’aurait pas pu l’écrire lui-même, du coup c’est Romain qui l’a écrit).
Par contre il pense que la musique des années 80 n’a aucun intérêt.
Muly est notre Head of Data, en charge des équipes en Data Science et en Data Engineering, et fan de spectacles vivants.
concerts, théâtre, cirque moderne ! Quelques mots sur ton/ta manager.
Raphaëlle est notre Product Data Lead.
Après une première vie de consultante, elle a rangé les slides pour intégrer l’équipe Produit chez Resilience.
Elle est fait partie de la team cavaliers de Resilience et a même une photo de cheval en fond d’écran iPhone ! Le petit de ton équipe.
Nous avons un rôle d’explorateurs de nouveaux horizons chez Resilience.
On touche à des aspects médicaux, organisationnels, produit C’est une vraie tour d’observation de tous les métiers chez Resilience.️ Tu es la bonne personne si tu sais.
érer une feature produit de A à Z selon tous les stades du développement produit (savoir écrire des spécifications fonctionnelles, comment gérer une discovery et une delivery, etc.)Comment fonctionne la méthodologie agile (scoping, estimations, etc.) et ses cérémonies (organiser un sprint planning, une retro, etc.)Communiquer à l’ensemble des parties prenantes (équipes techniques, équipes produit, Comex, etc.), notamment après le développement d’une fonctionnalitéFédérer l’ensemble des parties prenantes autour de solutions au bon niveau de valeur pour Resilience Tu es la bonne personne si tu es.
nalytique.
capable de rendre du recul sur une situation pour identifier les problèmes sous-jacents, afin de définir les priorités de l’équipe data scienceOrienté(e) solution.
capable de proposer des solutions et d’être à l’écoute de tes interlocuteurs pour converger vers une propositionDéterminé(e) et drivé(e) par l’impactRigoureux(se) et capable de délivrer selon les meilleurs standardsCurieux(se) et désireux(se) d’aider ton équipe Tu es la bonne personne si tu as déjà.
e l’expérience dans le product managementDe l’expérience dans la méthodologie agileUne expérience les mains dans le cambouis en data science, que tu as codé toi-mêmeC’est un si tu.
s de l’expérience en santé ou même dans un environnement réglementé de type dispositif médicalAs un parcours académique en ingénierieEs capable de comprendre les détails d’implémentation et comment ils sont reliés entre eux pour former un tout cohérent Resilience est l’entreprise faite pour toi si tu.
eux rejoindre un projet ambitieux et plein de senstravailler sur une variété de sujetsaccompagner la croissance d’une jeune entreprise dynamique