Data Product Manager - Core Data Product (f/m/d)

Decathlontechnology·Paris, Parismid

In short

→Gestión de productos de datos para hacer la información accesible y de confianza en Decathlon.
→Trabajas con ingenieros de datos y equipos de negocio para desarrollar pipelines, modelos y dashboards con enfoque en IA y toma de decisiones.
→Destaca por liderar la gobernanza de datos y asegurar cumplimiento con GDPR, además de impulsar la democratización de datos.

Bilingual (French and English) required for collaboration with international teams.

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What they ask for

✓Experiencia en gestión de productos de datos o roles similares.
✓Conocimiento sólido de SQL y Python para validación y automatización.
✓Experiencia con herramientas de visualización (Tableau, Power BI, Looker).
✓Capacidad para traducir necesidades de negocio en especificaciones técnicas.
✓Conocimiento de metodologías ágiles (sprints, backlog, A/B testing).
✓Conocimiento en gobernanza de datos y cumplimiento (GDPR, CCPA).

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Who should you write to at Decathlontechnology?

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Notre équipe Core Data Product, au sein du Data CoE (centre d'expertise data), recherche un·e Data Product Manager à Paris DECATHLON accélère sa transformation pour devenir LA plateforme numérique sportive mondiale. Le digital et l’IA sont les moteurs de notre ambition 2026-2030 pour rendre le sport durablement accessible. Au cœur de cette stratégie, la donnée est notre actif le plus critique. Notre défi ? La rendre accessible, de confiance et actionnable afin de pouvoir la mettre à disposition du business et de la stratégie TA FUTURE CONTRIBUTION Tu seras responsable de définir la vision et la feuille de roadmap d'un produit Data, en encadrant indirectement une équipe de data engineers. Ta mission sera de rendre la donnée facile d'accès et de confiance afin d'accompagner le business à prendre des décisions orientées data! Tes missions principales : • Stratégie et Vision du Produit Data Définition de la Roadmap : Concevoir et piloter la feuille de route des produits de données (algorithmes, tableaux de bord, API de données, plateformes d'IA). Alignement Business : S'assurer que les initiatives data répondent aux objectifs stratégiques de l'entreprise (ex: réduction du churn via le machine learning, optimisation des prix, etc.). Identification des opportunités : Détecter les cas d'usage où la donnée peut créer un avantage concurrentiel ou améliorer l'efficacité interne. • Gestion du Cycle de Vie de la Donnée Collecte et Infrastructure : Collaborer avec les Data Engineers pour s'assurer que les pipelines de données sont robustes et que les sources sont fiables. Gouvernance et Qualité : Garantir que les données sont propres, cohérentes et conformes aux réglementations (RGPD). Il est le garant de la "vérité" des données diffusées. Démocratisation : Rendre la donnée accessible et compréhensible pour les utilisateurs non techniques à travers l'organisation. • Collaboration Transverse Interface Technique : Traduire les besoins business en spécifications techniques pour les Data Scientists et Data Engineers. Accompagnement des Stakeholders : Éduquer les décideurs (Marketing, Ventes, Direction) sur le potentiel et les limites de la data. Agilité : Piloter le développement des modèles de données en mode agile (sprints, tests A/B, itérations rapides). • Analyse et Mesure de la Performance Définition des KPI : Établir les indicateurs de succès non seulement pour le produit final, mais aussi pour la performance des modèles (précision, rappel, temps de latence des données). Analyse d'impact : Mesurer concrètement le retour sur investissement (ROI) des projets data mis en place. • Éthique et Sécurité Éthique de l'IA : Veiller à ce que les algorithmes développés ne soient pas biaisés et respectent l'éthique de l'entreprise. Sécurité : S'assurer que l'accès aux données sensibles est sécurisé et contrôlé. COMPETENCE TECHNIQUE Data Product Strategy & Management Data Governance & Compliance Business Modeling Data Architecture Agile Methodologies Backlog Management SQL, Python (for data validation & automation) Visualization Tools (Tableau, Looker, Power BI, etc.) AI/ML Integration and ability to manage predictive models. Data Governance frameworks and compliance knowledge (GDPR, CCPA). Real-Time Data Integration (APIs, Kafka, Streaming). Data Modeling, Business Intelligence Tools (Tableau, Power BI). SQL, Python, and familiarity with data platforms like Databricks and Snowflake. CE QUE TU APPORTES Tes dernières expérienc

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