Porter la vision produit des solutions data et IA pour le périmètre Supply Chain
Identifier et qualifier les problématiques métiers à fort impact : prévisions, approvisionnement, logistique, optimisation des stocks, planification
Construire et piloter la roadmap produit en arbitrant entre innovation, amélioration continue et enjeux d’industrialisation
Définir les objectifs produit, KPIs de valeur et indicateurs d’adoption
Animer le backlog produit et rédiger les User Stories avec les équipes métiers et techniques
Coordonner une squad pluridisciplinaire composée de Data Analysts, Analytics Engineers, Data Engineers et ML Engineers selon les projets
Superviser les phases de tests, validation métier et mise en production
Garantir l’alignement avec les équipes architecture, sécurité, privacy et Data Foundation
Définir et suivre les SLO/SLA des produits data
Piloter les incidents majeurs et les analyses post-mortem
Garantir la qualité et la fiabilité des données via des dispositifs de monitoring et d’alerting
Suivre la performance des modèles IA : dérive, explicabilité, réentraînement, conformité réglementaire
Mesurer l’impact business des solutions déployées
Accompagner les métiers dans l’adoption des outils et usages data
Animer les instances de pilotage produit : sprint reviews, roadmap, revues de valeur
Communiquer auprès des sponsors et parties prenantes sur les résultats obtenus
Vous justifiez d’au moins 5 ans d’expérience, dont 3 ans minimum en Product Management / Product Ownership sur des produits Data, Analytics ou IA
Vous avez déjà piloté des produits en production avec des enjeux de performance, fiabilité et adoption
Vous maîtrisez les environnements Agile et les problématiques de Run (SLA/SLO, incidents, ITIL)
Vous disposez d’une bonne compréhension des enjeux Supply Chain
Culture data solide : data lake, data warehouse, pipelines ETL/ELT, architectures cloud
Bonne compréhension des concepts Analytics et IA : machine learning, MLOps, métriques de performance, explicabilité
Capacité à challenger des sujets techniques : APIs, modèles de données, SQL, tests fonctionnels
Sensibilité aux enjeux de gouvernance des données et d’éthique de l’IA (RGPD, IA Act)
Leadership transverse et capacité à fédérer des équipes pluridisciplinaires
Excellentes capacités de communication en français et en anglais
Forte orientation problem-solving et création de valeur business
Capacité à vulgariser des sujets techniques complexes
Rigueur analytique, pragmatisme et esprit collaboratif
Stack & outils
Méthodologies
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