Data & IA Product Manager

Contexte :

Une entreprise innovante dans le secteur de la restauration collective propose une solution de cantine simplifiée, généreuse et conviviale, ré-enchantant la vie au bureau avec une offre sur-mesure, livrée clé en main. L’objectif est de permettre à chaque collaborateur d’accéder à une alimentation variée, équilibrée et à moindre coût.

L’entreprise accélère sa transformation data pour piloter la croissance, l’excellence opérationnelle et la durabilité. Elle recherche un·e PM Data qui soit à la fois bâtisseur·se de produits data et architecte de transformation métier, afin d’accompagner des équipes peu matures vers une culture décisionnelle outillée, avec des produits data utiles, adoptés et mesurés.

Missions :

• Relier le business à la donnée, prioriser des use cases Data Science, analytics et GenAI/NoCode créant du ROI.

• Piloter la stratégie de data models avec la Data Platform.

• Mener le discovery analytique.

• Déployer un data catalog adopté.

• Accompagner la montée en maturité et maximiser l’impact P&L.

Product Strategy

• Construire une vision claire, orientée P&L, et tenir le cap jusqu’à l’adoption mesurée.

• Élaborer une roadmap 12–24 mois, alignée aux objectifs de croissance, marge, NPS, efficacité.

• Prioriser un portefeuille de use cases Data/IA (Data Science/IA avancée, analytics, GenAI/NoCode) selon valeur, faisabilité, time-to-value.

• Assurer la visibilité auprès des parties prenantes (Product, Opérations, Marketing, Finance, Direction, Food, Business Operations) via rituels d’alignement, arbitrages, gestion des risques et dépendances.

• Porter la transformation métier : définir des process adaptés, évangéliser une culture “Data as a Product” et l’obsession de l’adoption, réduire le “dashboard sprawl”.

Product Discovery (Data as a Product)

• Conduire la recherche utilisateur pour cadrer problèmes, décisions et contraintes opérationnelles.

• Mener des analyses exploratoires (SQL/notebooks/BI) pour formuler et valider des hypothèses, dimensionner la valeur, dé-risquer.

• Aligner les Analytics Engineers, Data Scientists et Data Analysts pour co-concevoir des modèles de données cohérents avec les besoins.

• Définir les KPI de succès, la stratégie de mesure, et les critères PoV → MVP → Scale, y compris pour les cas GenAI.

Product Delivery

• Rédiger des user stories claires, gérer le backlog et les dépendances, animer les cérémonies agiles (planning, daily, rétro).

• Arbitrer dette vs création, aligner la roadmap de modèles de données sur les use cases prioritaires, publier des “metric packs” certifiés.

• Orchestrer les tests : cas de tests, jeux de données pertinents, définition of done ; piloter le déploiement.

• Mettre en place la boucle de mesure et d’amélioration continue post-lancement (usage, impact, coûts, satisfaction).

• Suivre l’adoption des outils et des process définis.

Data Catalog & Gouvernance

• Piloter le déploiement d’un data catalog.

• Mapper le “shadow-IT” et tous les usages autour de la donnée.

• Suivre l’usage : “certified datasets”, tableaux de bord d’usage et d’hygiène.

Outils & Environnement

• Python, SQL

• Data Science, analytics, GenAI, NoCode

• Notebooks, BI

• Modern data stack, warehouse, dbt

• Data models, data catalog

• PRD, KPI, PoV, MVP

• Méthodologie Agile

  Processus de recrutement :

  • Un entretien en visio avec Dorine

  • Un second entretien en visio avec Astrid, Hiring Manager

  • Un case study présenté en physique avec Astrid et Jocelyn, lead Data Platform

  • Une rencontre avec Lucas, CTO

Perspectives d'évolution

Intégrer une équipe dynamique et sur-motivée, avec des opportunités de gagner en autonomie et en responsabilités.

Poste basé à Clichy avec 2 jrs de TT par semaine.

1. 4-6 ans en Product Management data/IA/analytics, dont expérience significative en transformation et conduite du changement dans structure à forte croissance
2. Solides fondamentaux produit : discovery, PRD, métriques, expérimentation, mesure d’impact
3. Compétences analytiques fortes pour identifier des patterns et formuler des recommandations actionnables
4. Orienté·e résultats, user-first et agile
5. Ownership bout-en-bout : de la conception à la mise en production puis au run support
6. Team player : feedback constructif donné et reçu, esprit de coopération
7. Excellente communication multi-niveaux, capable d’adapter le message à toute audience : tech comme Comex, à l’aise dans un rôle de facilitation
8. Capacité à comprendre des enjeux business complexes et à les traduire en solutions techniques pragmatiques
9. Compétences techniques indispensables : Python, SQL
10. 4 ans d'expérience minimum en product manager dont au moins 3 mois d'expérience data sciences et/ou formation data scientist
11. Vraie volonté d'apprendre grâce aux feedbacks et à la remise en question
12. C'est un plus si tu as de l'expérience food/retail/logistique ou B2B2C
13. Profil intrapreneurial recherché avec un fit start-up/scale-up