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Product manager data senior /lead - h/f
AUTODISTRIBUTION —Arcueil (94)
- Azure
- Ingénierie
- Anglais
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8 h
CDI - Head of R&I tech & architecture - (H/F)
Danone —Gif-sur-Yvette (91)
- Temps plein
- Azure
- Master
- AWS
il y a 3 jours
Offre de poste – Chef de projet SENIOR
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- Azure
- Anglais
- Master
- Prise en charge du transport quotidien

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Product manager data senior /lead - h/f

AUTODISTRIBUTION -
Arcueil (94)

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Détails de l'emploi

CDI
Il y a 8 heures

Qualifications

Jira
SAFe
Azure
Ingénierie
Anglais
Master
SQL
Confluence
Gestion de produit
Scrum
Achats
Commerce
Python

Description complète du poste

À propos de nous

AUTODISTRIBUTION, enseigne principale du Groupe PHE, compte 6300 collaborateurs en France.

Elle regroupe l'ensemble des activités de distribution de pièces détachées automobiles et poids lourds et propose une large gamme de services à destination des réparateurs et carrossiers.

Présente sur tout le territoire, Autodistribution s'appuie sur un réseau de 24 enseignes de distribution organisées en 2 zones géographiques. Dans un contexte de transformation, la donnée et l'intelligence artificielle sont au cœur de sa stratégie.

Mission

En tant que Product Manager Data Senior / Lead au sein du Pôle Data d’Autodistribution, vous déclinez la stratégie data sur un portefeuille de data products à fort impact (datasets gouvernés, dashboards, API data, briques décisionnelles) et maximisez la valeur métier délivrée.

Vos missions principales :

Stratégie & roadmap : décliner la stratégie data définie par le Directeur du Pôle Data et le Responsable de domaine sur vos produits, construire et maintenir la roadmap en cohérence avec les priorités du domaine.
Cadrage des besoins : qualifier les opportunités business avec les sponsors (Achat, Vente, Marketing, Supply, Finance, RH, e-commerce) et les remonter pour arbitrage stratégique.
Pilotage des priorités : arbitrer au quotidien entre valeur métier, complexité technique et dette data, en respectant le cadre et les engagements pris.
Animation de la squad : être le référent opérationnel d’une squad data pluridisciplinaire (Data Engineers, Analysts, Scientists), suivre l’avancement, la charge et la qualité des livrables.
Méthodes agiles : animer les rituels (refinement, sprint planning, review, rétrospective), rédiger user stories, critères d’acceptation et KPIs de succès et gérer le backlog.
Qualité & gouvernance : garantir la qualité, la documentation et la gouvernance des livrables (catalogue, contrats de données, SLAs) dans l’écosystème Azure / Databricks / BI.
Mesure de la valeur : définir, suivre et partager les KPIs produits (adoption, satisfaction, qualité, fraîcheur, ROI) auprès des sponsors et du management.
Leadership & coaching : représenter les data products auprès des directions métiers, évangéliser la culture data product et coacher les Product Managers data plus juniors.

Profil

Vous êtes un(e) Product Manager Data confirmé(e), capable de porter la vision produit, d’animer une squad data pluridisciplinaire et de dialoguer d’égal à égal avec des interlocuteurs métiers et techniques.

Expérience : 7+ ans d’expérience dont 4+ ans en Product Management / Ownership data, avec au moins un cycle complet de delivery d’un data product à l’échelle.
Culture data : maîtrise des concepts de modélisation (Kimball, Data Vault), data warehouse, data lake, data mesh et gouvernance de la donnée.
Compétences techniques : très bonne pratique de SQL avancé pour challenger, spécifier et réaliser de la QA ; connaissances Python et Databricks appréciées.
Pratiques agiles : maîtrise des méthodes Scrum / SAFe et des outils Jira, Confluence ; expérience confirmée d’animation de squads data.
Leadership produit : capacité à inspirer, fédérer, arbitrer et coacher des PM plus juniors au sein du pôle data.
Orientation business : sens de la valeur, forte capacité à dialoguer avec des directions Achat, Vente, Marketing, Supply, Finance, RH et e-commerce.
Soft skills : curiosité, autonomie, pédagogie, excellentes capacités d’analyse et de communication, diplomatie en environnement matriciel.
Formation : Bac+5 (école d’ingénieur, école de commerce ou master spécialisé data / SI) et anglais professionnel.

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