Taux journalier (TJM): 600
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.
Volet 1 : Product Ownership et cadrage d'un produit GenAI (revues de performance catégorielle)
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Analyser les usages et les points de friction de 4 personas de la Direction Marchandises
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Spécifier la solution cible, qui génère automatiquement des supports de présentation (slides) enrichis par GenAI
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Définir, prioriser et piloter la roadmap produit et la delivery
Volet 2 : Architecture et rationalisation du paysage applicatif (Business Analysis)
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Cartographier l'existant : reporting bureautique, BI, panels de marché, flux internes, avec identification des redondances et ruptures d'usage
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Définir l'architecture applicative décisionnelle cible
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Construire la trajectoire de convergence : modernisation, simplification, interopérabilité, déploiement de la Self-Service BI
Indispensable
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Expérience combinant Product Management Data/BI, Business Analytics et transformation digitale
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Expérience confirmée en retail / grande distribution, avec une bonne maîtrise des enjeux Marchandises et Category Management (assortiment, revues d'innovation, négociation commerciale)
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Cadrage et lancement de produits data intégrant ML, IA ou GenAI
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Méthodologies produit : discovery, cadrage de MVP, backlog Agile/Scrum
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Données de panels grande consommation (Nielsen, Kantar, IRI) et KPI retail (CA, marge, part de marché, forecast)
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Traduction de besoins métiers en spécifications fonctionnelles et en schémas d'architecture applicative
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SQL et audit de modèles de données analytiques
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Concepts GenAI : LLM, prompts structurés, agents d'analyse de données
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Compréhension des architectures décisionnelles modernes (Cloud/GCP, data pipelines, modélisation)
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