Product designer - data products football h/f

À propos

SkillCorner collecte de la data sportive de manière 100% automatique à partir d'une simple vidéo de match de sport professionnel.

La société, aujourd'hui leader mondial dans son domaine d'expertise, développe des algorithmes de Computer Vision et de Machine Learning qui permettent de détecter tous les objets mouvants (chaque joueur, le ballon et l'arbitre) sur l'image, de les localiser sur le terrain, de les suivre image après image et de les reconnaître. A partir de ces données brutes, SkillCorner produit des indicateurs de performance, d'intelligence de jeu et des visualisations qui sont utilisés par les clubs, les fédérations nationales et les agences de joueurs.

SkillCorner couvre plus de 150 compétitions (féminines et masculines) et possède plus de 100 milliards de points de données sur plus de 100 000 joueurs professionnels. Plus de 250 équipes de football, de basketball et de football américain à travers le monde utilisent quotidiennement sa donnée à des fins de recrutement, d'analyses de jeu et de l'adversaire.

Descriptif du poste

Contexte

SkillCorner développe des données avancées pour le sports (tracking, données physiques, technique et tactique).

Historiquement, ces données sont aujourd'hui exploitées principalement par des profils techniques avec progressivement une ouverture vers des utilisateurs moins techniques.

L'objectif est de contribuer à des applications permettant à des utilisateurs moins techniques (recruteurs, analystes, coaches) de tirer de la valeur rapidement à partir de ces données, via des workflows structurés (recrutement, match analysis).

Mission

Concevoir des interfaces et des expériences qui transforment des données complexes en parcours simples, actionnables et orientés décision.

Le rôle consiste à structurer des produits qui répondent à des cas d'usage précis, tels que :

- identifier des profils de joueurs
- explorer un marché de recrutement
- construire et comparer des shortlists
- analyser des situations de jeu (match analysis)

L'objectif est de permettre aux utilisateurs de prendre des décisions concrètes (recrutement, analyse) à partir des données, dans des contextes réels et contraints. Les interfaces sont conçues pour être utilisées dans des conditions réelles (temps limité, pression décisionnelle, volume de données élevé).

Une partie du rôle sera dédiée à l'amélioration des outils internes (backoffice), en support des équipes Opérations et CSM, avec un focus sur l'efficacité et la clarté des workflows.

Responsabilités

Le designer aura une forte ownership sur ses sujets et sera attendu pour proposer des solutions produit, et non uniquement exécuter des interfaces.

1. Structuration des workflows produit

- Concevoir des parcours guidés autour de cas d'usage définis, en appliquant une démarche UX rigoureuse pour garantir une expérience fluide et cohérente. (ex: recruter un profil, analyser un match)
- Décomposer des problématiques métier en étapes claires et actionnables
- Réduire la complexité sans perdre la richesse fonctionnelle

2. Design d'interface data-driven

- Concevoir des interfaces denses en données, où la lisibilité et la hiérarchie visuelle font toute la différence.
- Valoriser des métriques complexes à travers des visualisations adaptées pour rendre une donnée immédiatement lisible et actionnable.
- Traduire des critères métier parfois flous en paramètres manipulables
- Faciliter la prise de décision sans surcharger l'utilisateur

3. UI & Design system

- Concevoir des interfaces denses mais lisibles
- Structurer la hiérarchie de l'information
- Maintenir et améliorer le Design System existant

L'objectif n'est pas de produire des interfaces belles, mais des interfaces utiles, efficaces et exploitables dans des contextes métiers exigeants.

4. Collaboration produit & technique

- Travailler étroitement avec les Product Managers, les équipes data et les experts métiers.
- Évoluer aux côtés de développeurs expérimentés, dans un environnement où les décisions de design sont confrontées aux contraintes techniques et aux enjeux produit.
- Comprendre les données, leurs limites et leurs implications produit
- Contribuer aux arbitrages produit (scope, complexité, priorisation)

5. Support aux outils internes

- Contribuer à l'amélioration de l'UX/UI des outils internes (backoffice)
- Concevoir des interfaces pragmatiques permettant d'optimiser l'efficacité opérationnelle
- Arbitrer entre rapidité d'exécution et qualité d'expérience sur des outils non exposés aux clients