Konsultant ds. organizacji i zarządzania inicjatywami Data & AI (K/M/N)

Projekt dotyczy organizacji i zarządzania inicjatywami związanymi z Data Science, AI/ML, zaawansowaną analityką oraz produktami danych. Celem jest stworzenie spójnego procesu zarządzania inicjatywami w obszarze Data & AI oraz wprowadzenie zasad zarządzania danymi, w tym Data Governance i klasyfikacji danych dla rozwiązań chmurowych i AI.

• Minimum 5 lat doświadczenia w projektowaniu modeli zarządzania Data & AI, Data Governance lub transformacji cyfrowej
• Doświadczenie w projektowaniu procesu zarządzania inicjatywami: intake → assessment → priorytetyzacja → Go/No-Go → backlog
• Doświadczenie w portfolio/backlog management
• Doświadczenie w budowaniu modeli scoringowych i kryteriów priorytetyzacji
• Doświadczenie w definiowaniu governance, ról, odpowiedzialności oraz decision rights, w tym RACI
• Doświadczenie w inwentaryzacji i klasyfikacji inicjatyw Data/AI oraz tworzeniu centralnego katalogu
• Znajomość Data Governance i klasyfikacji danych
• Znajomość wykorzystania danych w środowiskach Cloud, SaaS oraz AI Services
• Umiejętność przekładania wymagań Security, IT, Data i biznesu na zasady procesowe
• Doświadczenie we współpracy z kadrą menedżerską i jednostkami organizacyjnymi

Nice to have:

• Doświadczenie w sektorze energetycznym lub organizacji regulowanej/infrastrukturalnej
• Praktyczna znajomość Microsoft Azure lub Google Cloud
• Doświadczenie z AI Governance / Responsible AI
• Doświadczenie w organizacjach o federacyjnym modelu zarządzania lub grupach kapitałowych

• Inwentaryzacja obecnych i planowanych inicjatyw Data & AI, AI/ML i Data Science
• Identyfikacja właścicieli biznesowych, celów, zakresu, statusu, kosztów oraz oczekiwanej wartości inicjatyw
• Identyfikacja inicjatyw nakładających się, konkurencyjnych i redundantnych
• Stworzenie centralnego katalogu inicjatyw Data & AI
• Projektowanie procesu Idea → Intake → Qualification → Assessment → Prioritization → Go/No-Go → Backlog
• Określenie kryteriów wejścia i wyjścia dla poszczególnych etapów
• Opracowanie sposobu oceny wartości biznesowej, wykonalności, dostępności danych, ryzyka i zgodności
• Przygotowanie modelu scoringowego i zasad priorytetyzacji
• Projektowanie procesu okresowego przeglądu i repriorytetyzacji backlogu
• Projektowanie governance procesu oraz określenie ról i odpowiedzialności
• Opracowanie RACI, decision rights, ścieżek decyzyjnych oraz mechanizmów eskalacji
• Definiowanie KPI dla procesu
• Opracowanie klasyfikacji danych uwzględniającej poufność i wymagania bezpieczeństwa
• Określenie zasad wykorzystania danych w rozwiązaniach on-premise, cloud oraz AI/ML
• Współpraca z obszarami Security, IT, Data, biznesem oraz właścicielami danych

Informacja o administratorze danych, prawach dotyczących danych osobowych, dobrowolności podania danych oraz podstawach przetwarzania danych osobowych przez Randlab Software Sp z o.o.