Senior Data Product Manager

Tu interviens comme expert sur des transformations Data Product : cadrage et lancement de produits data, accompagnement des clients dans la mise en œuvre, et contribution active au déploiement de solutions concrètes. Tu combines compréhension stratégique et capacité opérationnelle pour faire avancer les programmes Data Product.

Participer aux réflexions stratégiques avec les directions métiers et data sur la mise en place d’une approche Data as a Product : gouvernance, priorisation, KPIs, adoption.

• Contribuer au cadrage, au lancement et au suivi de Data Products : discovery, formalisation des besoins, conception, suivi d’industrialisation et accompagnement de l’adoption.
• Collaborer étroitement avec les équipes business, produit et tech pour garantir que les Data Products délivrent de la valeur mesurable.
• Soutenir le développement de l’offre Data Product en participant à la définition de frameworks, playbooks et bonnes pratiques réutilisables.
• Accompagner les clients dans l’évaluation et le suivi de l’impact des initiatives Data Product (résultats business, ROI, performance des usages).

Contribuer à la montée en compétence des équipes internes et à la qualité des livrables via ton expertise produit et data.

• Expérience de 5 à 9 ans, dont plusieurs années en conseil ou en entreprise sur des sujets de Product Management appliqués à la data/IA ou à la transformation data.
• Expérience confirmée dans la conception, le lancement et le déploiement de Data Products ou d’approches Data as a Product dans des environnements complexes (grands comptes).
• Capacité à travailler avec des sponsors métiers et data (jusqu’au niveau CODIR) pour cadrer les besoins, prioriser les initiatives et définir les indicateurs de succès.
• Aisance à collaborer avec des profils variés (business, data, tech, IA) et à jouer le rôle de “pont” entre les différentes parties prenantes.

• Forte sensibilité produit (user-centric, metrics-driven) combinée à une bonne compréhension des enjeux techniques (pipelines data, gouvernance, modèles IA, observabilité).
• Anglais professionnel (écrit & oral).

Bonus (atouts appréciés)

• Expérience dans le luxe, la finance ou des environnements réglementés.
• Familiarité avec les approches Data Mesh ou Product Thinking appliqué à la data.
• Background technique (data engineering / ML) combiné à une pratique produit/stratégie.