Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 108 offres pour ce poste (tous niveaux, France), le marché se situe autour de 550€/j (485€/j–600€/j).
TJM du marché pour Product Owner en France : médiane 550 €/jour, P25–P75 : 485–600 €/jour, n = 108 offres.
Baromètre TJM et salaires IT
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 recherchéIndispensableExpérience combinant Product Management Data/BI, Business Analytics et transformation digitaleExpérience 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 GenAIMéthodologies produit : discovery, cadrage de MVP, backlog Agile/ScrumDonnées 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 applicativeSQL et audit de modèles de données analytiquesConcepts GenAI : LLM, prompts structurés, agents d'analyse de donnéesCompréhension des architectures décisionnelles modernes (Cloud/GCP, data pipelines, modélisation)
Taux journalier :600.css-11k7fwb{display:inline-block;white-space:nowrap;vertical-align:middle;-webkit-padding-start:var(--chakra-space-1-5);padding-inline-start:var(--chakra-space-1-5);-webkit-padding-end:var(--chakra-space-1-5);padding-inline-end:var(--chakra-space-1-5);text-transform:none;font-size:var(--chakra-fontSizes-xs);border-radius:var(--chakra-radii-md);font-weight:var(--chakra-fontWeights-semibold);background:var(--chakra-colors-success-200);color:var(--chakra-colors-success-700);box-shadow:var(--badge-shadow);padding:4px 6px;--badge-bg:var(--chakra-colors-success-100);--badge-color:colors.success.800;}.chakra-ui-dark .css-11k7fwb:not([data-theme]),[data-theme=dark] .css-11k7fwb:not([data-theme]),.css-11k7fwb[data-theme=dark]{--badge-bg:rgba(226, 243, 232, 0.16);--badge-color:var(--chakra-colors-success-200);}Cette offre est à 0% de commission .css-74lrwu{width:1em;height:1em;line-height:1em;-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;color:currentColor;font-size:16px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-transition:.1s ease-in-out color;transition:.1s ease-in-out color;}.css-74lrwu *{-webkit-transition:.1s ease-in-out fill;transition:.1s ease-in-out fill;fill:var(--chakra-colors-rythm-600);}
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