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Je recherche un Product Manager Data/ML – Supply Chain 500 e par j Profil recherché : Solide expérience Product Management Expertise métier Supply Chain / gestion de stock / demand forecasting Expérience de produits utilisant Machine Learning / IA Capable de travailler quotidiennement avec Data Scientists, ML Engineers et Data Analysts Maîtrise des problématiques de prévision de demande, positionnement/optimisation des stocks Capable de définir et suivre les métriques de performance des modèles/prévisions Connaissance retail/e-commerce appréciée : click & collect, ship-from-store, disponibilité produit

Rejoignez un grand groupe du secteur de la grande distribution pour piloter le développement de solutions analytiques innovantes dédiées à l'optimisation tarifaire. Vous travaillerez au sein d'une direction Analytics Factory ambitieuse, en tant que Product Owner Data spécialisé dans les enjeux de pricing et de revenue management, en étroite collaboration avec des équipes métier et techniques. Vous serez responsable de la conception, du développement et du déploiement de modules analytiques et de moteurs d'optimisation tarifaire destinés à maximiser la performance commerciale (marge et chiffre d'affaires) dans le respect des contraintes métiers. Votre mission couvrira plusieurs chantiers analytiques majeurs : - Mesure d'Impact & A/B Testing : Conception et déploiement de protocoles expérimentaux rigoureux (groupes de contrôle, tests A/B) permettant de mesurer scientifiquement l'incrément de marge généré par les révisions tarifaires. - Algorithmique & Cohérence Catalogue : Modélisation des règles de chaînage et des interdépendances entre références pour garantir une hiérarchie de prix cohérente et éliminer les aberrations tarifaires. - Modélisation Prédictive des Élasticités : Développement de modèles économétriques et Machine Learning pour prédire l'élasticité de la demande et simuler les volumes selon différents scénarios de prix. - Optimisation sous Contraintes (Recherche Opérationnelle) : Conception de solveurs algorithmiques pour maximiser la marge ou le chiffre d'affaires, en intégrant le respect des contraintes métiers (niveaux de stock, positionnement concurrentiel, planchers de marge). Vous construirez la roadmap produit data, concevrez des solutions data adaptées, rédigerez les spécifications technico-fonctionnelles et assurerez la cohérence fonctionnelle du domaine de données. Vous piloterez aussi la qualité des données, animerez les rituels Agile (sprint planning, suivi équipe), gérerez le backlog produit et définirez les user stories en collaboration étroite avec les métiers. Vous serez le lien stratégique entre les équipes informatiques et les utilisateurs finaux, en garantissant une compréhension partagée des enjeux métier et des solutions techniques. Les livrables attendus incluront des modules algorithmiques et du code documentés, des fiches méthodologiques détaillées (protocoles A/B testing, spécifications des contraintes, cartographie des chaînages), ainsi que des outils de simulation et des dashboards d'analyse des élasticités et des impacts marginaux sur la performance. Responsabilités : - Construire et piloter la roadmap produit data en alignement avec les objectifs de pricing - Concevoir des solutions data end-to-end et cadrer les besoins métier et techniques - Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles complètes et valider leur faisabilité - Préparer la recette fonctionnelle et suivre la mise en...

Product Manager - Produits data Supply Chain Grande distribution | Île-de-France | Freelance, temps plein | Mission longue Le contexte : Un acteur majeur de la distribution alimentaire recherche un Product Manager pour l'une des équipes de sa structure digitale interne dédiée à la supply chain. Cette structure conçoit les services digitaux de toute la chaîne d'approvisionnement, de la commande automatique en magasin à la gestion des fournisseurs, de la préparation en entrepôt au transport vers les points de vente, en s'appuyant sur la data, le machine learning et l'IA. L'équipe concernée travaille sur la prévision et la visibilité end-to-end. Elle compte 5 à 8 personnes, avec un Tech Lead présent à temps partiel et un niveau de maturité hétérogène. Le rôle : Vous pilotez le cycle de vie d'un portefeuille de cinq à six produits digitaux qui valorisent les données supply, au bénéfice de deux publics : des collaborateurs internes qui pilotent leur activité, et des partenaires externes - fournisseurs et magasins. Ces produits ont été lancés vite, en best-effort, et se trouvent à des stades très différents : fin de discovery, pilote, déploiement ou maintien en condition. L'enjeu principal est de les sécuriser : compléter la formalisation là où elle manque, et pérenniser ou fiabiliser certaines sources de données. Concrètement : Collaborer avec les équipes métier, tech, data et design pour concevoir, formaliser les specs, tester et faire évoluer les fonctionnalités Gérer le cycle de vie des produits de la conception au lancement et à l'amélioration continue, en assurant un delivery régulier Prioriser et arbitrer entre besoins utilisateurs, contraintes techniques et objectifs business, en tenant une ligne de priorité ferme face à des interlocuteurs aux attentes variées Formaliser précisément les specs, les attendus métier, les process, le modèle de données et les modes opératoires, pour pérenniser l'accès aux outils et garantir leur maintenance et leur évolutivité Piloter la performance des produits : KR, gains financiers, métriques d'amélioration continue Livrables attendus : specs et documentation fonctionnelle, delivery, process, reporting, cahier de recette, modes opératoires et guides utilisateurs, suivi des OKR et des gains, formalisation des échanges avec les parties prenantes, modèle de données, roadmap. Le profil : 3 à 7 ans d'expérience en Product Management Formation Bac+5 (école d'ingénieur ou université) orientée supply chain ou informatique, ou expérience équivalente Une expertise métier sur la prévision de la demande et/ou la visibilité des flux est le point le plus discriminant. Sont particulièrement recherchés les profils ayant travaillé sur des produits de forecast, de réapprovisionnement, de planification ou de suivi de flux, et familiers des indicateurs associés - qualité de prévision, biais, taux de service, couverture de stock Capacité démontrée à mener de front plusieurs produits : multi-tasking, priorisation forte, arbitrage Culture data, back et front : compréhension des flux de données supply et des mécanismes de restitution via interfaces utilisateurs et systèmes d'intégration Excellente expression écrite et orale en français : le poste est très rédactionnel Méthodes Agile et Lean, Scrum et Kanban Suivi des KPI et des métriques produit pour orienter les décisions Sensibilité User Research et UX appréciée Une expérience dans le retail ou la grande distribution constitue un avantage Le poste demande de la rigueur dans la formalisation, de la fermeté dans l'arbitrage, et de l'aisance pour naviguer entre des interlocuteurs internes et externes aux priorités divergentes.

Rejoignez une grande organisation du secteur de la grande distribution en tant que Consultant Product Manager Data, au sein d'une Direction Analytics Factory en charge de développer des solutions analytiques innovantes pour optimiser la performance commerciale. Vous piloterez le développement d'assets Data et IA dédiés aux problématiques de pricing et de revenue management, en conjuguant expertise en data science, modélisation économétrique, machine learning et recherche opérationnelle. Vous évoluerez dans un environnement techniquement riche, avec un périmètre ambitieux couvrant la conception de moteurs d'optimisation tarifaire, l'expérimentation scientifique, la modélisation prédictive des élasticités de la demande et l'optimisation sous contraintes métiers. Vous serez au cœur d'une démarche agile, en étroite collaboration avec les équipes Scrum, la gouvernance data et les métiers du pricing. Responsabilités : - Concevoir, développer et déployer des modules analytiques et des moteurs d'optimisation tarifaire pour maximiser la marge et le chiffre d'affaires sous contraintes métiers - Concevoir et déployer des protocoles expérimentaux robustes (groupes de contrôle, tests A/B) permettant de mesurer scientifiquement l'incrément de performance généré par les révisions tarifaires, en appliquant des méthodologies de causal inference - Développer des modèles économétriques et machine learning pour prédire l'élasticité de la demande et simuler les volumes selon des scénarios de prix - Concevoir des solveurs algorithmiques pour optimiser la marge ou le CA en respectant les contraintes métiers (niveaux de stock, positionnement concurrentiel, planchers de marge) - Modéliser les règles de chaînage et les interdépendances entre références produits pour garantir une hiérarchie tarifaire cohérente - Construire et piloter la roadmap produit data, en définissant les priorités et les livrables - Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles détaillées et proposer des solutions data adaptées aux besoins métiers - Concevoir les expositions data (API, modèles BDD) en collaboration avec la gouvernance data - Piloter la qualité des données via des dashboards dédiés et assurer le suivi des dettes techniques - Qualifier et documenter les données pour faciliter leur compréhension et leur utilisation - Animer les rituels agile (sprint planning, suivi d'équipe, rétrospectives) et gérer le backlog produit - Assurer la cohérence fonctionnelle et transverse du domaine de données avec les autres produits data - Interroger des bases SQL, consommer des web services et maintenir une compréhension technique approfondie de l'écosystème data - Animer la communauté data, faire le lien entre métiers et IT, et gérer les évolutions et anomalies remontées par les utilisateurs Télétravail : 3 jours par semaine Localisation : Massy

Entité : mon client (grand groupe, secteur retail ) Site : Île-de-France, hybride (2j/site – 3j TT) TJM max : 500 euros Date de démarrage : asap Date de fin : 01/08/2028 Contexte : La Direction Analytics Factory de mon client France a pour mission de développer des solutions analytiques innovantes pour optimiser la performance de l'entreprise. Nous recherchons un(e) Consultant Product Manager Data passionné(e) par les problématiques de pricing pour rejoindre notre équipe et piloter le développement de nos assets Data & IA pour la direction Pricing. Mission : Concevoir, développer et déployer les modules analytiques et les moteurs d'optimisation tarifaire pour maximiser la performance commerciale (marge/CA) sous contraintes métiers. Périmètre des chantiers analytiques à mener : Mesure d'Impact & A/B Testing : Conception et déploiement de protocoles expérimentaux (groupes de contrôle, tests A/B) permettant de mesurer scientifiquement l'incrément de marge généré par les révisions tarifaires. Algorithmique & Cohérence Catalogue : Modélisation des règles de chaînage et des interdépendances entre références afin de garantir une hiérarchie de prix cohérente et d'éliminer les aberrations tarifaires. Modélisation Prédictive des Élasticités : Développement de modèles économétriques et Machine Learning pour prédire l'élasticité de la demande et simuler les volumes selon les scénarios de prix. Optimisation sous Contraintes (RO) : Conception de solveurs algorithmiques sur-mesure pour maximiser la marge ou le CA, en intégrant le respect des contraintes métiers (niveaux de stock, positionnement concurrentiel, plancher de marge). Construire la roadmap produit data. Concevoir des solutions data et cadrer les besoins. Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles. Préparer la recette et suivre la mise en oeuvre avec l'équipe Scrum. Spécifier les flux d'alimentation et contrats d'interface. Concevoir les expositions data (API, modèles BDD) avec la gouvernance data. Assurer la cohérence fonctionnelle du domaine de données. Garantir la cohérence transverse avec les autres produits data. Piloter la qualité des données via dashboards et suivi des dettes techniques. Qualifier et documenter les données pour leur donner du sens. Animer la communauté data et faire le lien métiers / IT. Gérer les évolutions et anomalies remontées par les utilisateurs. Piloter le backlog produit et définir les user stories. Animer les rituels Agile (sprint planning, suivi équipe). Gérer un portefeuille projets data et leur cycle de vie. Reporter l'avancement aux responsables programme ou data product. Interroger des bases SQL et consommer des web services. Maintenir une forte compréhension technique de l'écosystème data. Livrables : Modules Algorithmiques & Code : Scripts, modèles ML et solveurs documentés et intégrés au pipeline. Documentation & Protocoles : Fiches méthodologiques (protocoles A/B testing, spécifications des contraintes RO, cartographie des chaînages). Outils de Simulation : Dashboards/rapports d'analyse des élasticités et d'impact marginal sur la performance.

Product Manager Plateforme Data | Paris | Hybride Nous accompagnons un acteur international majeur du secteur des services financiers dans le cadre de la transformation de sa plateforme Data d'entreprise. Il s'agit d'un poste stratégique de Product Manager, où vous serez responsable de la définition de la vision, de la feuille de route et du modèle opérationnel d'une plateforme Data cloud moderne, supportant des cas d'usage analytiques critiques et des Data Products à l'échelle de l'entreprise. Vos responsabilités Définir et piloter la stratégie, la vision produit et la roadmap de la plateforme Data d'entreprise. Conduire l'évolution d'une plateforme analytique cloud native. Favoriser l'adoption des Data Products et des principes d'architecture Data modernes. Collaborer étroitement avec les équipes Architecture, Engineering et les métiers. Garantir la scalabilité, la performance, la fiabilité et l'optimisation des coûts de la plateforme. Coordonner les équipes internes ainsi que les partenaires technologiques externes. Promouvoir les meilleures pratiques en matière de gouvernance des données, de sécurité et de conformité réglementaire.

ContexteUne grande entreprise du secteur ferroviaire souhaite renforcer ses capacités en Analytics Engineering au sein du domaine Client Data. Ce domaine vise à construire des data products cœur permettant d'enrichir la connaissance client, en valorisant les données issues de différentes sources : parcours digitaux, données transactionnelles, CRM et usages des services digitaux. L'objectif est de permettre une meilleure compréhension des comportements, des usages et des parcours utilisateurs, mais aussi d'améliorer la communication avec les clients en affinant leur segmentation et leur ciblage. Dans ce cadre, cette entreprise recherche une prestation en Analytics Engineering afin de cadrer, structurer, fiabiliser et valoriser ces données au service des data products Client Data et des équipes métiers. Le prestataire interviendra comme référent technico-fonctionnel data du périmètre : au carrefour des enjeux métier, produit et techniques, il devra apporter une lecture experte des données disponibles, de leur qualité, de leurs limites et de leur potentiel d'usage. MissionsObjectifs de la prestation Structurer des datasets orientés connaissance client, vision client unifiée et parcours utilisateurs. Contribuer à la construction et à l'amélioration continue des data products Client Data. Garantir la fiabilité, la cohérence, la traçabilité et la réutilisabilité des données produites. Challenger les besoins métier et produit afin de proposer des solutions data robustes, réalistes et exploitables. Sécuriser la cohérence fonctionnelle et technique des KPI clés liés à la connaissance client et aux parcours. Faciliter l'usage de la donnée par les équipes métiers : produit, marketing, CRM et pilotage de la performance. Participer à l'industrialisation et à la standardisation des pratiques analytics. Périmètre de la mission et interactions Le prestataire interviendra en collaboration avec les acteurs suivants : Product Manager Data Product Owner Data / Product Owners Client, Marketing ou Digitaux selon les cas d'usage Data Engineers Data Analysts Équipes métiers : marketing, CRM, produit digital, pilotage commercial Data Domain Owners et équipes de gouvernance Activités attendues 3.1. Cadrage et définition des data products Client Accompagner la qualification des besoins et des cas d'usage liés à la connaissance client, aux parcours utilisateurs, à la segmentation et aux usages digitaux. Analyser les données disponibles, leurs limites, leur qualité et leur potentiel d'usage afin d'orienter la définition du produit data. Challenger les besoins métier et produit pour proposer des solutions data robustes, réalistes, maintenables et réutilisables. Définir, formaliser et faire valider les KPI client, parcours ou usages, en garantissant leur cohérence fonctionnelle et technique. 3.2. Ownership des modèles de données analytiques Client Concevoir, faire évoluer et maintenir des modèles de données analytiques cœur du périmètre Client Data. Croiser des sources multiples : transactions, parcours digitaux, CRM, données d'usage et référentiels client. Transformer les données brutes ou intermédiaires en datasets fiabilisés, exploitables et réutilisables par plusieurs équipes ou cas d'usage. Garantir la cohérence des règles métier, du naming, de la documentation et des conventions de modélisation. 3.3. Qualité, validation et fiabilité des données Définir les contrôles de qualité attendus sur les datasets cœur : cohérence, complétude, fraîcheur, stabilité des métriques, intégrité et conformité des règles métier. Valider, avec le Product Owner et les parties prenantes concernées, les données livrées par les Data Engineers avant leur mise à disposition produit. Identifier, investiguer et contribuer à la correction des anomalies data, en recherchant les causes racines. Contribuer au monitoring de la donnée et proposer des actions correctives ou préventives adaptées. 3.4. Collaboration technico-fonctionnelle avec les Data Engineers Traduire les besoins produit complexes en exigences data exploitables par les Data Engineers. Challenger les choix de structuration des pipelines lorsqu'ils ont un impact sur la qualité, la maintenabilité ou la réutilisabilité des données. Contribuer aux décisions de structuration entre modèle source, modèle intermédiaire et modèle exposé au métier. Sécuriser l'alignement entre besoin métier, conception data et données effectivement livrées. 3.5. Gouvernance, documentation et lineage Porter la documentation des modèles, règles métier, KPI et datasets exposés aux équipes métier. Collaborer avec les Data Domain Owners et les équipes Gouvernance sur la qualité, le lineage, la qualification et la lisibilité des données. Préparer l'intégration des datasets au Data Catalog en garantissant leur traçabilité et leur niveau de confiance. Contribuer à l'amélioration continue des standards de documentation et de gouvernance sur le périmètre Client Data. 3.6. Structuration des pratiques analytics Standardiser les pratiques SQL / dbt au sein du périmètre concerné. Définir et appliquer des conventions de modélisation, de tests, de documentation et de nommage. Partager les standards et bonnes pratiques au-delà du produit lorsque cela est pertinent. Participer à la montée en compétence des équipes internes sur les pratiques analytics engineering.

Contexte : Dans le cadre du renforcement de son domaine Customer Relationship, notre client recherche un Senior Data Analyst afin d'accompagner l'équipe Digital Analytics dans l'optimisation du cycle de vie client et des stratégies CRM. Le consultant interviendra sur l'analyse des comportements clients, la définition des KPIs, l'évaluation des campagnes marketing et la production d'insights permettant d'améliorer la fidélisation, la rétention et la valeur client (LTV). En collaboration avec les équipes Produit, CRM, Data Engineering et Business, il contribuera à la mise en place de frameworks analytiques, au pilotage d'expérimentations et à la valorisation des données pour orienter les décisions stratégiques. Missions principales : · Concevoir et maintenir des frameworks analytiques pour exploiter les données clients et marketing. · Réaliser des analyses avancées afin d'identifier des leviers d'optimisation du cycle de vie client. · Construire, piloter et analyser des expérimentations (tests A/B, inférence causale). · Étudier les comportements clients (churn, CLTV, segmentation, affinité, pertinence, fidélisation). · Définir et suivre les indicateurs de performance (KPIs) liés au cycle de vie client. · Produire des recommandations business basées sur les analyses réalisées. · Collaborer avec les Product Managers, Business Managers, Data Engineers et Data Managers afin de transformer les besoins métiers en problématiques analytiques. · Garantir la qualité, la fiabilité et l'intégrité des données utilisées. · Préparer les datasets nécessaires aux analyses. · Documenter les sources de données, les hypothèses, les méthodes d'analyse et les résultats. · Contribuer à l'amélioration des stratégies CRM, de fidélisation et de marketing digital. Livrables attendus : · Études analytiques sur les comportements clients. · Recommandations business. · Rapports d'expérimentation et d'A/B Testing. · Analyses d'inférence causale. · Datasets préparés et fiabilisés. · Documentation des sources de données et des méthodes d'analyse. · Définition et suivi des KPIs. · Restitutions auprès des équipes métiers.