via France Travail · 11 septembre 2026 ·il y a 8 jours

Product Owner Data Sénior - Automatisation IA & Analytics (H/F) - CDI

Collective.work
Paris
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Salaire: 60 000 Le contexte Une Factory Data & Analytics d'un grand groupe de la distribution recherche un-e Product Owner Data confirmé-e pour piloter la transformation des outils d'analyse à destination des équipes Marchandises. Vous rejoignez une équipe existante de 5 à 8 personnes, sur un périmètre neuf et stratégique mêlant IA Générative et rationalisation applicative. Vos missions

• Volet 1 : Product Ownership & Cadrage - Produit d'Automatisation GenAI (Revues de Performance Catégorielle) : - Analyse des usages : Identification des besoins et résolutions des points de friction (points de douleur) de 4 sous-profils (personas) de la Direction Marchandises. - Conception fonctionnelle : Spécification détaillée de la solution cible générant automatiquement des supports de présentation (Slides) enrichis par GenAI. - Pilotage du Delivery : Définition, priorisation et exécution de la feuille de route produit (roadmap).

• Volet 2 : Architecture & Rationalisation du Paysage Applicatif (Business Analysis Marchandises) : - Cartographie de l'existant : Audit et inventaire de l'écosystème d'outils décisionnels actuels (reporting bureautique, Business Intelligence, panels de marché, flux internes) afin de repérer les redondances et ruptures d'usage. - Modélisation cible : Définition de l'architecture applicative décisionnelle de référence. - Trajectoire de convergence : Élaboration de la feuille de route de transformation (modernisation, simplification, interopérabilité des outils décisionnels et déploiement de la Self-Service BI). * 10 ans d'expérience minimum en Product Management Data/BI, Business Analytics ou transformation digitale

• Expérience confirmée dans le Retail / Grande Distribution, idéalement sur des enjeux Category Management

• Expérience dans le cadrage de produits Data intégrant IA/Machine Learning/GenAI

• Bonne maîtrise du SQL et des architectures data modernes (Cloud, pipelines, modélisation)

• Formation supérieure (école d'ingénieur ou de commerce)

• Excellent relationnel, capacité à challenger et à vulgariser auprès de publics variés (comités de direction comme équipes techniques)

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