Data Product Owner (Secteur Retail)

Missions principales :

-          Définir la vision des Data Products : Construire et porter la roadmap de solutions orientées données.

-          Faire le pont entre les métiers et les équipes Tech/Data : Traduire les enjeux complexes des directions métiers (Achats, Marketing, Logistique) en spécifications techniques et analytiques claires pour les équipes de réalisation (Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts).

-          Gérer le Backlog Data : Découper les projets en Epics et User Stories en définissant des critères d'acceptation basés sur la qualité, la fiabilité et la fraîcheur de la donnée.

-          Participer aux rituels Agiles de l'équipe Data : Animer les sprints d'une équipe multidisciplinaire en tenant compte des spécificités du développement Data/ML

-          Assurer la qualité, la gouvernance et la conformité : Garantir que les données exposées sont fiables, bien documentées dans un dictionnaire de données, et strictement conformes aux réglementations sur la vie privée.

-          Mesurer le ROI et l'impact des algorithmes : Piloter la performance des modèles déployés et des produits data via des KPI mesurables.

Compétences techniques :

-          Maîtrise de la conception et de l'optimisation de tableaux de bord de pilotage sur des outils comme Power BI pour démocratiser la donnée auprès des métiers.

-          Maîtrise du SQL pour requêter de grands volumes de données, réaliser des analyses exploratoires par soi-même, vérifier la qualité des bases et valider les résultats des équipes techniques.

-          Connaissance de l'architecture et des coûts des entrepôts de données cloud modernes, en particulier Google Cloud Platform (GCP) avec BigQuery.

-          Compréhension claire des cas d'usage du ML en retail : scoring d'appétence, segmentation, NLP, …

-          IA Générative pour accélérer les tâches du PO, et augmenter son impact (maquettage en vibe coding, ...).

-          Compréhension de la manière dont la donnée est exposée aux autres briques du SI.

-          Connaissance des outils de catalogage de données et de lignage.

-          Suite Atlassian (Jira / Confluence) : Utilisation avancée pour structurer des backlogs techniques et documenter les architectures de flux de données.

Description du profil :

-          Entre 4 et 6 années d'expérience professionnelle avec, dans l’idéal, une expérience dans un cabinet de consulting.

-          Statut de freelance.

-          Disponible mi-août / début septembre.

-          Mission hybride : 3 jours sur site Client.

-          Bac+5 : Ecoles d’ingénieur ou de commerce.