En un coup d'œil
- Missions: Transforme la donnée en décisions concrètes et opportunités produit.
- Entreprise: Hubvisory, une entreprise innovante au cœur de la Data et de l'IA.
- Avantages: Travail collaboratif, impact réel sur les projets et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Fais partie d'une équipe qui utilise la Data et l'IA pour innover.
- Qualifications: 3 à 6 ans d'expérience en Product Management et expertise en Data Analytics.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Chez Hubvisory, nous recherchons un(e) Product Manager Data & IA pour accompagner nos clients grands comptes dans la conception et le développement de produits à forte valeur business, au croisement du Product Management, de la Data Analytics et de l'Intelligence Artificielle. Ton rôle ? Transformer la donnée en décisions concrètes et en opportunités produit, en faisant le lien entre les équipes métier, Data et Tech.
Tu interviens sur des problématiques variées : Product Analytics, pilotage de la performance, Business Intelligence, segmentation, personnalisation, automatisation ou encore développement de cas d'usage IA.
Tes missions :
- Identifier et cadrer des cas d'usage Data & IA à fort impact business.
- Piloter la Discovery en analysant les besoins utilisateurs, les données disponibles et les opportunités d'amélioration.
- Définir et suivre les KPIs pour mesurer la performance des produits et orienter les décisions.
- Concevoir et faire évoluer des produits Data Analytics : dashboards, outils de reporting, solutions de BI, scoring ou aide à la décision.
- Construire et prioriser la roadmap produit, en collaboration avec les équipes Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists et Tech.
- Explorer les opportunités offertes par l'IA (Machine Learning, IA générative, automatisation, recommandations) pour répondre à des besoins métier concrets.
- Accompagner les parties prenantes dans l'adoption des solutions et mesurer leur impact business.
L'objectif : faire de la Data et de l'IA des leviers concrets de performance, d'innovation et de création de valeur.
Expérience : idéalement 3 à 6 ans d'expérience en Product Management, Data Product Management, Product Analytics ou pilotage de projets Data/IA.
Expertise Data Analytics : expérience concrète sur des produits ou projets liés à l'analyse de données, la BI, au reporting, à la mesure de performance, à la segmentation ou au scoring.
Compétences Product : maîtrise de la Discovery, de la priorisation, de la roadmap, du delivery et du suivi des KPIs.
Culture Data : bonne compréhension des bases de données, SQL, APIs, pipelines Data, Data Warehouse ou Data Lake, sans nécessité d'être développeur.
Outils Analytics : connaissance d'outils comme Power BI, Tableau, Looker, Amplitude, Mixpanel ou GA4 appréciée.
Culture IA : compréhension des principaux cas d'usage de l'IA et du Machine Learning. Une expérience pratique sur un projet IA est un plus.
Orientation business : capacité à exploiter les données pour identifier des opportunités, recommander des actions et mesurer la valeur créée.
Collaboration : aisance dans les échanges avec des équipes techniques, Data et des interlocuteurs métier.
Posture consultant : autonomie, esprit analytique, capacité de synthèse, communication claire et aptitude à challenger les besoins avec diplomatie.
Ce qui fera la différence : Une expérience dans la conception ou le pilotage d'un produit Data Analytics ayant généré un impact business mesurable, ainsi qu'une capacité à identifier des opportunités d'utilisation de l'IA. Nous ne recherchons pas nécessairement un expert technique en IA, mais un profil Product avec une forte culture Analytics, capable de transformer les données en valeur business.
IA & Data Product Manager in Paris employeur : Hubvisory
Hubvisory est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif où l'innovation en intelligence artificielle est au cœur de nos projets. Nos employés bénéficient d'opportunités de croissance professionnelle grâce à des formations continues et à un accès direct aux dernières technologies. Situé dans un cadre stimulant, nous valorisons la créativité et l'autonomie, permettant à chacun de contribuer significativement à des missions impactantes pour de grands comptes.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher IA & Data Product Manager in Paris
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Hubvisory
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Hubvisory. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que IA & Data Product Manager in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Hubvisory, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Hubvisory que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Hubvisory. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Hubvisory
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Hubvisory et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
