Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 38 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris), le marché se situe autour de 575€/j (540€/j–600€/j).
TJM du marché pour Product Owner à Paris : médiane 575 €/jour, P25–P75 : 540–600 €/jour, n = 38 offres.
Baromètre TJM et salaires ITEver"T — Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance — cherche un·e Product Owner / Product Manager Data Produit senior pour piloter la donnée produit de bout en bout au sein d'un grand groupe international.
Le contexte
L'organisation dispose d'un PIM du marché (type Salsify, Akeneo, inRiver) déjà en place et connecté à un très large réseau de distributeurs. Mais la donnée produit n'est pas encore exploitée partout : les sites web sont alimentés manuellement et localisés par des agences, les flux vers les plateformes publicitaires et marketplaces sont retravaillés en aval par des outils tiers, et les premiers usages d'IA générative s'appuient sur une donnée produit encore partielle et incohérente.
Résultat : plusieurs sources de vérité coexistent sur des milliers de références, dans un grand nombre de marchés, sans personne qui porte le sujet de bout en bout. Les équipes (sites de marque, e-commerce, média, e-retail) avancent en silo, alors que deux sponsors au plus haut niveau de la direction poussent pour aligner tout le monde.
Ta responsabilité
Tu deviens le point de convergence de la donnée produit. Concrètement :
Cartographier les sources de données produit existantes, leurs usages et leurs écarts (PIM, DAM, sites, flux retailers, flux média, outils de correction aval)
Définir et faire adopter les règles de survivorship : quelle source fait foi, pour quel attribut, pour quel canal, dans quel marché
Prioriser et piloter un chantier de remédiation à fort enjeu business : fiabiliser en premier les références qui pèsent l'essentiel du chiffre d'affaires, avec une échéance courte
Construire la vision cible de la distribution automatisée de la donnée produit vers l'ensemble des canaux (sites, retailers, flux publicitaires, agents IA) et la traduire en roadmap
Embarquer des équipes qui ne se parlent pas encore : définir la gouvernance, les rôles, les rituels et les indicateurs de qualité de la donnée produit
Faire le lien entre le métier (commerce, marque, média) et les équipes Data Platform / Engineering qui porteront l'automatisation
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