Senior Data Product Manager Saint-Gobain

Saint-Gobain Distribution France (SGDBF) est à la recherche d'un Product Manager expérimenté pour renforcer son équipe Data Science dans un contexte de croissance rapide des projets AI au sein de l'organisation.

Créée en 2019, l'équipe Data Science est composée de Product Managers, Data Scientists et Business Analysts, et est encadrée par un binôme Product x Data Scientist expérimentés. Avec plus d'une dizaine de projets en production, sur des problématiques variées (supply chain, pricing, offre, marketing), l'équipe joue un rôle clé dans la stratégie de transformation digitale de SGDBF. Nous poursuivons aujourd'hui notre structuration pour accompagner les métiers dans la définition de leurs besoins, accélérer le delivery des projets data science et assurer le passage à l'échelle au sein des enseignes, et cherchons, dans ce contexte, à accueillir un Product Manager expérimenté.

En qualité de Data Product Manager, vous serez le référent d'un ou plusieurs domaines "métier" (supply chain, pricing, offre, marketing, ...), et vous interviendrez principalement en amont des projets Data Science sur ces domaines.

Tracker et mesurer la performance

• Accompagner les opérationnels sur l'analyse de leurs process et la définition d'indicateurs de performance
• Aider à la mise en place et à l'utilisation de ces indicateurs (interface métier / DSI)
• Identifier, au travers de cet accompagnement, des opportunités de projets data science

Cadrer les projet IA

• Business Discovery : définition du besoin, interviews utilisateurs, mapping des process existants
• Data Discovery : identification des données clés, accessibilité, exploitabilité, en partenariat avec un Data Scientist et Business Analyst
• Technical Discovery : identification des systèmes cibles pour l'exposition, validation des modes d'intégration, en partenariat avec un Data Scientist et Business Analyst

Accompagner les projets IA

• Coordonner les parties prenantes (assurer le lien métier, data, DSI, etc)
• Préparer les phases de pilote et de déploiement, en partenariat avec un Data Scientist et Business Analyst
• Garantir le succès des projets par la mise en avant des indicateurs de performance et la mesure du ROI

Saint-Gobain Distribution Bâtiment France, filiale du Groupe Saint-Gobain, est le premier distributeur de matériaux de construction en France, qui regroupe une vingtaine d'enseignes comme POINT.P, La Plateforme du Bâtiment et d'autres spécialistes.

Notre métier ? Proposer des produits et des solutions qui répondent aux besoins spécifiques de nos différents types de clients : les artisans, les professionnels du bâtiment ainsi que les particuliers qui s'investissent dans l'amélioration de leur habitat.

Notre ambition ? Où que vous soyez, laissez votre personnalité briller et nos valeurs vous guider chaque jour pour inventer un monde plus durable.

• Vous êtes titulaire d'un Bac+5 avec une formation business/commerce et idéalement un complément de formation en statistiques/machine learning (master spécialisé, double diplôme)
• Vous justifiez d'au moins 4 années d'expérience en Product Management sur des produits orientés data ou conduite de projets Data Science dans des environnements complexes (multiples parties prenantes, systèmes IT complexes, etc.)
• Maitrise de SQL pour la manipulation de données
• Capacité à comprendre et synthétiser des besoins métiers en opportunités data science
• Orienté résultat et création de valeur
• Très bonne communication orale/écrite
• Pédagogue, à l'aise pour vulgariser des approches complexes
• Langues parlées : français (courant), anglais (professionnel)

• Une équipe expérimentée dans la mise en place de modèles « state of the art »
• Un impact réel sur les utilisateurs, des modèles à fort ROI et un accent mis sur la mesure de performance et la valeur apportée au métier
• Une importante dimension R&D, avec notamment un thésard dans l'équipe travaillant sur la causalité
• Dès le départ, de fortes responsabilités et des perspectives d'apprentissages et d'évolutions importantes, induites par la taille et la complexité du groupe, ainsi que le large éventail des problématiques à adresser
• Du télétravail possible à hauteur de 3 jours par semaine