Développement et validation des fonctionnalités e-commerce Hermès

Le projet After-Sales Retail & Application vendeurs vise à renforcer la fiabilité et la qualité des processus après-vente et des outils à destination des vendeurs. Les tests pilotés couvrent la création de dossiers, la facturation, les encaissements et le suivi des réparations. L'intégrité des flux financiers sur CEGID est vérifiée pour sécuriser les opérations en boutique. Des tests fonctionnels sont réalisés sur l'application vendeurs, incluant la gestion de la wishlist, des stocks, des réservations, des paniers, des impressions et des données clients. Le contrôle des flux API via Postman garantit la génération correcte des factures et la mise à jour des informations clients. L'analyse des anomalies avec Charles Proxy permet d'identifier les écarts entre le serveur et l'interface. Des parcours de régression sont conçus pour cibler les zones critiques telles que le SAV, le pricing, les stocks et les impressions. La production de rapports hebdomadaires oriente les décisions, en mettant en avant les user stories validées, les anomalies clés et les risques de release. La documentation métier valorise les nouvelles fonctionnalités et accélère leur adoption en boutique.Réduction d’environ 80 % des anomalies critiques sur les flux sensibles.Fiabilité totale des factures testées générées dans CEGID.Sécurisation du process Wish Management, limitant les erreurs de réservation et améliorant la gestion des stocks.

Le projet vise à concevoir, développer, documenter et exposer les données du domaine Finance selon les meilleurs standards, afin de les rendre réutilisables pour des usages opérationnels, analytiques et d’intelligence artificielle. L'équipe pluridisciplinaire est chargée d'assurer la qualité, la stabilité et l’adoption des Data Assets, tout en maximisant la valeur délivrée aux consommateurs internes (métiers Finance et IT). Les objectifs incluent la définition de la vision produit des Data Assets, la gestion du backlog en fonction des besoins métiers et des contraintes techniques, l’arbitrage des priorités entre nouvelles fonctionnalités, amélioration continue, remédiation de la dette technique et gestion des incidents. Le projet comprend également la coordination des parties prenantes, le suivi des indicateurs de performance (adoption, incidents, taux d’alimentation, stabilité de la couche d’exposition), et la documentation des Data Assets dans le Data Hub.

Le projet vise à concevoir, développer, documenter et exposer les données métiers du domaine Retail, afin de les rendre réutilisables pour des usages opérationnels, analytiques et d'intelligence artificielle. L'objectif est de garantir la qualité, la stabilité et l'adoption des Data Assets, tout en maximisant la valeur délivrée aux consommateurs internes (métiers Retail et IT).Définition et portage de la vision produit des Data Assets Retail, en alignement avec la stratégie data de l’entreprise.Compréhension des besoins des consommateurs métiers et IT pour assurer la pertinence et l’utilisabilité des objets métiers délivrés.Construction, priorisation et gestion du backlog de la squad selon les objectifs stratégiques, besoins métiers et contraintes techniques.Arbitrage des priorités entre nouvelles fonctionnalités, amélioration continue, remédiation de la dette technique et gestion des incidents.Garantie de la qualité et de la conformité des Data Assets aux exigences métiers.Pilotage et coordination d’une équipe pluridisciplinaire composée de Data Engineers, Business Analyst, Developer et référents métiers.Définition et suivi des indicateurs clés de performance : adoption, incidents, taux d’alimentation en mode cible versus mode dégradé, stabilité de la couche d’exposition.Collaboration avec le Business Data Designer pour le référencement et la documentation des Data Assets dans le Data Hub.