Job description
Senior Data PM, Paris Un dashboard de plus qui dort dans un drive. Tu as déjà vu ça, et tu sais ce qui manquait : quelqu'un qui décide. Ce qui t'intéresse maintenant, ce n'est plus la donnée. C'est ce qu'on en fait. Chez Hubvisory, tu relies la stratégie data de grands comptes à de la valeur produit concrète, à l'échelle d'un programme entier.
Tu penses portefeuille de cas d'usage. Tu arbitres entre plusieurs squads. Et quand la priorité data numéro un d'un client n'est pas la bonne, tu le lui dis. Ce que tu fais Tu décides Tu choisis les cas d'usage data à fort impact métier, sur tout un portefeuille Tu construis la roadmap (innovation, industrialisation, run) avec une vision qui dépasse le trimestre Tu tranches les choix structurants : architecture, qualité des sources, mise en prod Tu fais avancer plusieurs squads en même temps Tu coordonnes Data Analysts, Analytics Engineers, Data Engineers et ML Engineers, en parallèle Tu garantis la fiabilité en production : SLO, monitoring, alerting, post-mortems Tu prouves que ça sert Tu définis les KPIs de valeur et tu mesures l'adoption réelle de ce que tu déploies Tu fais monter les autres Tu structures la montée en compétence de PM Data plus juniors, sur un domaine qui bouge vite Où ça te mène PM Data de référence en environnement grand compte.
Puis, selon ton appétence : Product Leader, référent Data & IA ou Manager Conseil. Ce que tu gagnes à nous rejoindre Des missions data et IA chez des leaders : Danone, Kering, SNCF Une progression qui n'attend pas : revalorisation salariale tous les 6 mois Une part du résultat : intéressement jusqu'à 22% des profits, redistribué à parts égales Une montée en compétence réelle : formation immersive à l'arrivée, 1000h de contenus au Hubvisory Campus, et Rocketto, notre plateforme e-learning IA maison Un cadre qui compte : Hubvisory est signataire du Parental Challenge Rémunération 52-58K€ bruts fixes (Paris) + variable + participation aux résultats (jusqu'à 22% des bénéfices) + prime vacances (1% du fixe) Ton profil 5 à 6 ans en Product Management, dont au moins 3 ans sur des produits data, Analytics ou IA, avec une vraie autonomie stratégique.
Les incontournables Une culture data solide : data warehouse, ETL/ELT, cloud, SQL, concepts ML et Analytics La capacité à challenger un sujet technique (APIs, modèles de données, architecture) Une expérience de mentorat auprès de profils plus juniors Ce qui fera la différence MLOps (Docker, Kubernetes, MLflow), dataviz (Power BI, Looker), gouvernance data (RGPD, IA Act) Plusieurs produits data menés jusqu'en production, à l'échelle d'un programme Un passage en grand compte ou en conseil Côté posture : rigueur analytique, leadership transverse qui dépasse ta squad, communication qui s'impose face à des interlocuteurs de haut niveau.
Le process Échange avec un Talent Acquisition Specialist pour valider le fit mutuel Cas pratique en live avec un manager (90 min) Entretien de projection avec un VP Proposition d'embauche par téléphone Quelle que soit l'issue de ton process, tu reçois un retour de notre part sous 7 jours maximum. Si tu veux pousser encore, je peux durcir l'accroche (par exemple "Ton dashboard est beau.
Personne ne l'ouvre.") ou raccourcir la partie missions.
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