Dans le cadre d?une transformation profonde de son organisation, de ses équipes et de sa stratégie produit, le client retail recherche un Product Manager Senior capable de reprendre un périmètre transverse, large et stratégique.
Le contexte est mouvant, exigeant, et nécessite un profil hautement proactif, positif, capable d?embarquer des équipes techniques dans une dynamique de changement durable.
Expérience
10 ans d?expérience globale dans l?écosystème digital/IT.
3 à 5 ans d?expérience en tant que Product Manager sur un périmètre comparable.
? Si le candidat dispose de davantage d?années d?expérience, c?est également très bienvenu.
Expérience significative en Product Ownership.
Background technique vraiment souhaité :
Bacground académique ingé ou ancien de poste de : développeur, data analyst, data engineer, ou tout autre rôle technique permettant de comprendre les enjeux du delivery.
Expérience dans le secteur du retail obligatoire !
Profil candidat:
Compétences clés :
Capacité à décliner un plan stratégique en feuille de route produit opérationnelle.
Capacité à reprendre un périmètre transverse, à le structurer et l?optimiser.
À l?aise avec le delivery, capable d?embarquer une équipe (devs, QA, data, etc.) et de challenger techniquement lorsque nécessaire.
Forte maturité data : lecture, analyse, capacité à tirer des insights pour orienter la stratégie.
Posture proactive, stable émotionnellement, orientée solutions.
Aisance dans les environnements où les priorités évoluent rapidement.
3. Données chaudes / données froides : usages concrets - La personne doit avoir ces 2 notions
Données chaudes (hot data)
Données en temps réel ou quasi temps réel, utilisées pour des décisions immédiates.
Cas d?usage retail :
Ajustement instantané des stocks sur le site e-commerce en fonction des ventes magasin.
Détection d?un pic de trafic sur un produit et priorisation des mises en avant.
Suivi en temps réel de la performance d?une campagne promotionnelle pour réallocation budgétaire immédiate.
Données froides (cold data) :
Données historiques, stockées pour analyse long terme.
Cas d?usage retail :
Analyse des comportements d?achat sur les 12 derniers mois pour affiner la stratégie omnicanale.
Segmentation clients basée sur l?historique des paniers.
Analyse de performance des produits pour ajuster la politique d?assortiment.
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