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Type de contrat:

Freelance

Salaire / Taux journalier :

Salaire selon profil

Localisation :

Paris, France

Date de démarrage :

Urgent

Mode de travail :

Sur site, Hybride

Publié le :

6 avril 2026

Le besoin


Contexte Client

Nous recherchons un manager data pour une mission de quelques mois, le temps d’ajuster notre organisation data et de sourcer les profils cibles en interne. Le périmètre du poste couvre la data analyse ainsi que la data science.

L’équipe est organisée autour de deux grands axes.
Côté analytique, l’équipe conçoit des solutions d’aide à la décision en s’appuyant sur DBT, Redshift et Tableau. Nous souhaitons accélérer la mise en place du self-service analytique, avec des outils classiques ou via des approches basées sur l’IA.
Côté data science, l’équipe développe des algorithmes et les met à disposition des équipes de développement. Les outils utilisés incluent MLflow, et un chantier sera lancé dans les prochaines semaines pour construire l’ensemble de l’environnement de travail data science sur Databricks.

Le manager de l’équipe data reporte au CPO et sera intégré au colead Produits aux côtés des PM, des managers PO et design.

Missions

  • Garantir la continuité de l’animation de l’équipe data

  • Assurer la bonne exécution des orientations définies pour l’année

  • Piloter les projets clés autour de la data, notamment :

    • transformation Databricks

    • innovation par IA générative

    • intégration de solutions de ML dans nos fonctionnalités produits

    • collaboration avec la R&D d’EDF

  • Contribuer au recrutement des postes ouverts, dont celui de manager data

Outils & Environnement

  • DBT

  • Redshift

  • Tableau

  • MLflow

  • Databricks

  • Méthodologies agiles

Conditions de travail

  • Mission de quelques mois

  • Intégration au colead Produits

  • Reporting direct au CPO

Profil recherché


  1. Forte expérience en management et en pilotage de projets data (5ans xp+)

  2. Excellente compréhension des enjeux liés à la mise en production de modèles de data science

  3. Maîtrise solide des concepts analytiques pour suivre, prioriser et orienter les travaux

  4. Très bonne connaissance des méthodologies agiles

  5. Très bonne communication

  6. Des compétences techniques sur nos outils seraient un plus

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