Product Manager Data confirmé - CDI

Salaire: Max 65K €

Contexte

Au sein de notre organisation produit Data, nous recherchons plusieurs Data Product Manager pour gérer la collecte des données de nos Orders, Suppliers, et Industry. Nous posons les bases permettant aux équipes d’une grande entreprise de distribution de concevoir des expériences uniques, grâce à une vision 360° de ces données.

En contact permanent avec le business, dans un contexte agile (Scrum) et en animation fonctionnelle de votre équipe produit (composée de Data engineers) :

• Vous collectez, structurez et priorisez les besoins
• Vous mettez en place et garantissez la performance des pipelines d'alimentation des données dans notre Datalake
• Vous garantissez un RUN de qualité pour respecter le niveau de service attendu par vos utilisateurs
• Vous contribuez à l'animation du processus agile scrum (Daily, Refinement, Sprint Planning, Retro, Démo)
• Vous interagissez avec vos différents stakeholders : représentants business, product manager logiciels et data, Data Manager, Data Owner

De préférence, nous souhaitons un·e consultant·e Lillois·e mais sommes ouvert·e·s à un·e consultant·e parisien·ne qui pourra se déplacer très régulièrement dans la métropole Lilloise.

Missions

Objectifs et livrables

Vision & Stratégie

• Construire la roadmap du produit, la partager, l’adapter et animer sa mise en œuvre (#vision)
• Explorer les besoins & problématiques des métiers (#discovery)
• Définir le modèle de données (#data_modeling)
• Animer un comité de pilotage pour communiquer sur les avancées & faire acter les arbitrages/décisions (#gouvernance)

Concevoir le produit

• Écrire les User Stories et les prioriser sur chaque sprint (#value)
• "Raconter" et faire vivre le besoin de l’utilisateur au sein de l’équipe produit (#sens)
• Identifier et gérer les dépendances avec les autres produits/services logiciels ou data (#lineage)

Faire vivre le produit

• Faire évoluer le modèle de données (#data_modeling)
• Valider & vérifier la conformité des données avec les besoins des utilisateurs (#data_quality)
• Vérifier l’impact des évolutions produit et mesurer la satisfaction utilisateurs (#value)
• Communiquer sur la vie, les évolutions du produit (#newsletter) et développer son utilisation (#usage_follow_up)
• Contribuer à la formation et l’accompagnement des utilisateurs (#upskilling)
• Garantir la maintenabilité, l’évolutivité et la fiabilité du produit (#robustness #sla)

Outils & Environnement

• AWS (S3, Lambda, Airflow)
• DataBricks
• Github
• DBT
• Spark
• Tableau Software