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Information importante
Type de contrat:
Freelance / Contrat
Taux journalier :
600
Cette offre est à 0% de commission 🎉Localisation :
91300 Massy, France
Mode de travail :
Hybride
Publié le :
7 octobre 2026
Le besoin
Objectif : automatiser la production d'analyses catégorielles grâce à l'IA générative et simplifier le paysage applicatif décisionnel, pour gagner en efficacité auprès des acheteurs et des category managers.
Votre mission
Volet 1 : Product Ownership et cadrage d'un produit GenAI (revues de performance catégorielle)
Analyser les usages et les points de friction de 4 personas de la Direction Marchandises
Spécifier la solution cible, qui génère automatiquement des supports de présentation (slides) enrichis par GenAI
Définir, prioriser et piloter la roadmap produit et la delivery
Volet 2 : Architecture et rationalisation du paysage applicatif (Business Analysis)
Cartographier l'existant : reporting bureautique, BI, panels de marché, flux internes, avec identification des redondances et ruptures d'usage
Définir l'architecture applicative décisionnelle cible
Construire la trajectoire de convergence : modernisation, simplification, interopérabilité, déploiement de la Self-Service BI
Profil recherché
Indispensable
Expérience combinant Product Management Data/BI, Business Analytics et transformation digitale
Expérience confirmée en retail / grande distribution, avec une bonne maîtrise des enjeux Marchandises et Category Management (assortiment, revues d'innovation, négociation commerciale)
Cadrage et lancement de produits data intégrant ML, IA ou GenAI
Méthodologies produit : discovery, cadrage de MVP, backlog Agile/Scrum
Données de panels grande consommation (Nielsen, Kantar, IRI) et KPI retail (CA, marge, part de marché, forecast)
Traduction de besoins métiers en spécifications fonctionnelles et en schémas d'architecture applicative
SQL et audit de modèles de données analytiques
Concepts GenAI : LLM, prompts structurés, agents d'analyse de données
Compréhension des architectures décisionnelles modernes (Cloud/GCP, data pipelines, modélisation)
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