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Information importante
Type de contrat:
CDI
Salaire / Taux journalier :
Salaire selon profil
Localisation :
Paris, France
Date de démarrage :
Urgent
Mode de travail :
Hybride, Sur site
Publié le :
1 avril 2026
Le besoin
En tant que Data Product Manager, vous agissez comme le pont entre les métiers, la Data, l'IA et l'IT pour transformer des besoins business en produits robustes et industrialisables. Vos missions s'articulent autour de trois axes majeurs :
1. Pilotage de produits Data & IA
Cadrer et structurer des produits (solutions IA, services data, use cases analytiques).
Définir la vision produit, les objectifs de valeur et les indicateurs de succès.
Construire, prioriser et piloter des backlogs orientés valeur.
Suivre le delivery jusqu'à la mise en usage effective.
2. Expertise transverse et conception
Maîtriser la chaîne data de bout en bout (collecte, modélisation, gouvernance, architectures lake/warehouse/lakehouse).
Challenger les choix IA : performance, biais, explicabilité et impact métier.
Garantir la pérennité et la scalabilité des solutions avec une vision orientée usage.
3. Transformation et Acculturation
Identifier les opportunités à forte valeur ajoutée et structurer des trajectoires d'adoption réalistes.
Mettre en œuvre l'approche produit (Discovery, MVP, itérations) et favoriser l'adoption par l'expérience utilisateur.
Mesurer le ROI et la performance des produits dans le temps.
Diffuser la culture de l'IA responsable et les bonnes pratiques auprès des parties prenantes.
Profil recherché
Formation : Diplômé(e) d'une Grande école d'ingénieur, d'informatique ou de commerce, avec une spécialisation en IA ou Data.
Expérience : Vous justifiez de 5 à 10+ ans d'expérience en Data Product Management, Data Program ou Data Delivery.
Compétences clés :
Maîtrise des méthodologies de Product Management appliquées à la Data et à l'IA.
Forte culture data (sans être dans une posture d'exécution technique).
Capacité à collaborer étroitement avec des équipes techniques et métiers.
Excellentes capacités de communication, de structuration et de priorisation.
Langues : Français courant et anglais professionnel.
Soft Skills : Curiosité technologique (veille, rédaction d'articles) et capacité à évoluer dans des environnements multi-acteurs complexes.
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