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Monitoring, Evidence, Accountability and Learning Coordinator - Fonds des Initiatives Locales pour l'Est DR Congo Goma BN

NRC NORCAP
Posted 8 hours ago
🇨🇩Democratic Republic of the Congo🏢Hybrid📁Other
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Le/la Coordinateur(trice) MEAL constitue une ressource transversale stratégique de l'unité de gestion du Consortium et du CoPIL. Il/elle garantit la qualité et la cohérence du système MEAL à l'échelle du consortium, le suivi rigoureux du cadre logique INTPA, et l'effectivité des mécanismes de redevabilité envers les populations affectées. Responsabilités Génériques Travailler en conformité avec les politiques, cadres, orientations et procédures de NRC. Contribuer à l’élaboration et à l’exécution de la stratégie MEAL pays, en collaboration avec le MEAL Manager. Assurer l’harmonisation des pratiques MEAL entre les Area Offices. Garantir la cohérence des cadres logiques, matrices MEAL et systèmes de suivi au niveau national. Superviser et renforcer la qualité des systèmes MEAL dans l’ensemble des zones. Promouvoir l’utilisation stratégique des données pour la prise de décision au niveau pays. Responsabilités Spécifiques Système MEAL consortium : Élaborer, déployer et maintenir le système MEAL harmonisé du FIL-Est — matrice MEAL, IPTT, outils de collecte (KoboToolbox/ODK), bases de données et protocoles de qualité des données — pour les 120 microprojets et les trois cohortes. Suivi du cadre logique : Assurer le suivi trimestriel de l'ensemble des indicateurs du cadre logique FIL Est (OG, réalisations, produits) — dont les cibles clés : 73 200 participants, 120 OSC accompagnées, 80% déclarant une amélioration de leurs conditions de vie d'ici 2028 en assurant une ventilation désagrégée par province, sexe et statut. Évaluations et enquêtes : Coordonner et superviser techniquement les évaluations baseline, midterm et endline, les enquêtes de satisfaction et d'impact des microprojets, ainsi que les études de capitalisation prévues Redevabilité (AAP/CFM) : Superviser la mise en place et l’harmonisation des mécanismes de feedback et de plaintes au sein des partenaires du consortium, en veillant à leur conformité avec les standards NRC et FIL Est dans les trois provinces, en lien avec les équipes des ONG partenaires. Renforcement des capacités MEAL : Concevoir et animer des formations MEAL ciblées à l'intention des équipes MEAL des partenaires (Justice Plus, Pole Institute, CEDIER) et des 120 OSC, notamment sur la collecte de données, la gestion des plaintes et le rapportage. Qualité et archivage des données : Assurer des revues régulières de qualité des données (Data Quality Assurance), la déduplication, la standardisation et l'archivage conforme aux exigences FIL Est et aux politiques NRC. Capitalisation et apprentissage : Coordonner la collecte systématique des bonnes pratiques et leçons apprises, contribuer aux ateliers de capitalisation provinciaux (×3) et nationaux (×2) prévus au budget (~121 500 EUR alloués), et produire les livrables de capitalisation (fiches, guides pratiques, rapports). Reporting : Assurer la contribution MEAL de qualité aux rapports intermédiaires et finaux destinés à INTPA, en garantissant la cohérence des analyses avec les résultats quantitatifs et qualitatifs du cadre logique. Coordination et appui transversal : Participer aux réunions du CoPIL et de l'unité de gestion du Consortium ; appuyer techniquement les coordinateurs thématiques (WASH/Abris, Éducation, Cohésion Sociale, Résilience) sur les dimensions MEAL de leurs activités. Conformité et audit : Préparer la documentation MEAL requise pour les audits internes et externes, assurer le suivi des recommandations et contribuer à la mise à jour du Plan d'Amélioration Systémique. Assurer l’harmonisation des approches MEAL entre les partenaires du consortium et veiller à l’application cohérente des standards méthodologiques. Compétences Professionnelles Générales • Minimum de 3 ans d'expérience en MEAL, dont au moins 2 ans à un poste de gestion au sein d'une ONG internationale, de préférence dans des contextes d'urgence ou post-conflit, avec une expérience de soutien aux personnes déplacées internes (PDI) et de travail dans des camps ou dans des environnements de gestion à distance. • Licence (Bacc + 5) en statistiques, gestion des systèmes d'information, sciences sociales, études du développement ou dans un domaine connexe. Les candidats sans diplôme mais ayant au moins 6 ans d'expérience pertinente peuvent également être considérés. • Bonne compréhension des principes de MEAL et des approches actuelles dans les contextes de secours et de développement, en utilisant à la fois des méthodes quantitatives et qualitatives. • Compétences en analyse de données, interprétation des tendances et communication des résultats. • Expérience des systèmes de collecte de données mobiles et en ligne et des plateformes de gestion et d'analyse de données. • Expérience dans la gestion de retours communautaires sensibles conformément aux principes de protection des données. • Expérience de coordination avec le système des Nations Unies, les ONG internationales, les donateurs et les autorités locales sur le terrain. • Expertise technique en méthodologies et approches d’évaluation de programmes. •Expérience dans l’animation de discussions participatives, d’ateliers d’apprentissage et d’activités de renforcement des capacités. • Bonne maîtrise de l’anglais, à l’écrit comme à l’oral. • Maîtrise des applications standards de Microsoft Office (Word, Excel, PowerPoint, Outlook) requise ; expérience avec les outils de collaboration Microsoft 365 (par ex., SharePoint, Teams, OneDrive, Planner) constitue un avantage Aptitudes, connaissances et expériences spécifiques au contexte Bonne connaissance du contexte de l’Est de la RDC Bonne maitrise des langues locales (Swahili, etc). Expérience dans la mise en œuvre de systèmes MEAL dans des zones difficiles d'accès ou gérées à distance. Expérience de soutien au MEAL pour l'une des compétences clés du NRC est un atout. Expérience dans le renforcement des capacités des partenaires locaux dans des environnements complexes ou sensibles. Expérience en analyse statistique utilisant des langages tels que Python ou R est préférée.

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