Data Mesh PMO: Governance & Automation (Hybrid, Lisbon)

Data Mesh PMO: Governance & Automation (Hybrid, Lisbon)

Lisbon Tempo inteiro 72000 - 88000 € / ano (est.) Híbrido
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Num relance

  • Tarefas: Analisa pedidos de dados e coordena a governança entre domínios.
  • Empresa: Claranet Portugal, uma empresa inovadora em tecnologia.
  • Benefícios: Trabalho híbrido, formação e oportunidades de progressão na carreira.
  • Outras informações: Ambiente dinâmico com crescimento profissional garantido.
  • Porquê este emprego: Seja o elo entre as partes interessadas e impulsione iniciativas de dados.
  • Qualificações: Experiência em gestão de projetos e habilidades de comunicação.

O salário previsto situa-se entre 72000 - 88000 € por ano.

Claranet Portugal is seeking a PMO for the Hub Data Mesh & Governance to support a client through our Talent Team.

You will analyse data requests, coordinate cross-domain governance, and drive end-to-end visibility using Jira Cloud.

You will act as the main liaison with stakeholders, prepare agendas, assist sprint planning, and help prioritise enterprise data initiatives.

The role offers hybrid Lisbon work, training, and clear career progression.

Empregador para Data Mesh PMO: Governance & Automation (Hybrid, Lisbon): Claranet Portugal

A Claranet Portugal, oferecemos um ambiente de trabalho dinâmico e colaborativo em Lisboa/Porto, onde a inovação e a automação são valorizadas. Os nossos colaboradores têm acesso a oportunidades de crescimento profissional, formação contínua e um pacote de benefícios competitivo, promovendo um equilíbrio saudável entre vida pessoal e profissional. Junte-se a nós para fazer parte de uma equipa que está na vanguarda da tecnologia em cloud computing.

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Dados de contacto:

Equipa de recrutamento de Claranet Portugal

Achamos que precisas destas competências para brilhares como Data Mesh PMO: Governance & Automation (Hybrid, Lisbon)

Análise de Dados
Coordenação de Governança
Visibilidade de Processos
Jira Cloud
Gestão de Stakeholders
Preparação de Agendas
Planeamento de Sprints