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🚀 Rejoins Hubvisory et développe des produits Data à forte dimension technique !
Chez Hubvisory, cabinet de conseil spécialisé en Product Management et transformation digitale, nous recherchons un(e) Product Manager Data avec une forte expertise technique en Analytics Engineering pour accompagner nos clients grands comptes dans la conception, le développement et l'optimisation de leurs produits et plateformes Data.
Nous recherchons un profil hybride, capable de mettre les mains dans la donnée tout en portant une vision produit et business.
Tu maîtrises SQL, tu comprends les architectures Data modernes, tu sais construire des modèles de données et tu as déjà travaillé sur des problématiques de Data Analytics, de Business Intelligence ou de Data Engineering ?
Tu souhaites aller au-delà de la dimension purement technique pour piloter des produits Data de bout en bout ?
Alors cette opportunité pourrait t'intéresser !
🎯 Tes missions
1. Concevoir et piloter des produits Data
- Identifier et cadrer les besoins Data des équipes métier.
- Définir la vision, la roadmap et les priorités des produits Data.
- Concevoir et faire évoluer des solutions Analytics, des dashboards, des plateformes Data et des outils d'aide à la décision.
- Traduire les besoins business en spécifications fonctionnelles et techniques.
- Piloter le backlog et coordonner les développements avec les équipes Data Engineering et Analytics.
- Définir les KPIs permettant de mesurer l'adoption, la performance et la valeur des produits développés.
2. Concevoir et optimiser les architectures Data
- Participer à la conception et à l'évolution des architectures Data (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse).
- Comprendre et challenger les choix techniques liés à l'ingestion, au stockage, à la transformation et à l'exposition des données.
- Contribuer à la structuration des pipelines ETL/ELT et des flux de données.
- Participer aux travaux de modélisation des données pour répondre aux besoins Analytics et métier.
- Identifier les opportunités d'optimisation des performances, des coûts d'infrastructure et de la qualité des données.
- Collaborer étroitement avec les Data Engineers et Analytics Engineers sur les choix d'architecture.
3. Développer des solutions Analytics & BI
- Concevoir et faire évoluer des modèles de données exploitables par les équipes métier.
- Participer à la construction de dashboards et de solutions de reporting.
- Exploiter SQL pour analyser les données, investiguer les anomalies et valider les indicateurs.
- Travailler sur des problématiques de tracking, de collecte et de transformation des données.
- Structurer les définitions des KPIs et garantir leur cohérence entre les différentes sources.
- Accompagner les utilisateurs dans l'exploitation des données et des outils Analytics.
4. Garantir la qualité et l'industrialisation des produits Data
- Contribuer à la mise en place de bonnes pratiques de Data Quality, de documentation et de gouvernance.
- Participer à la définition des tests et contrôles de qualité des données.
- Collaborer avec les équipes techniques sur les processus de déploiement, de versioning et de CI/CD.
- Suivre la fiabilité, la fraîcheur et la disponibilité des données.
- Structurer les pratiques de delivery Data : backlog, sprints, revues techniques et amélioration continue.
- Faciliter la collaboration entre les équipes Data, Tech et Business.
Expérience
Tu disposes idéalement de 3 à 6 ans d'expérience dans un environnement Data, avec une expérience significative sur des projets Analytics, Data Engineering ou Data Product.
Nous sommes particulièrement intéressés par les parcours suivants :
- Analytics Engineer souhaitant évoluer vers le Product Management.
- Data Product Manager avec une forte dimension technique.
- Data Analyst expérimenté ayant travaillé sur des architectures et des produits Data.
- Data Engineer ayant développé une appétence pour les enjeux métier et Product.
- Product Owner Data avec une expérience concrète en modélisation et transformation des données.
Une expérience préalable avec le titre de Product Manager n'est pas indispensable si tu as déjà démontré une capacité à cadrer des besoins, prioriser des développements et piloter des projets Data.
🛠️ Tes compétences techniques
SQL & Data Modeling — indispensables
- Très bonne maîtrise de SQL : jointures, CTE, agrégations, fonctions analytiques et optimisation de requêtes.
- Expérience concrète en modélisation de données.
- Compréhension des modèles en étoile, tables de faits, dimensions et couches de transformation.
- Capacité à construire des datasets fiables et exploitables pour l'Analytics.
Data Engineering & Architecture — essentielles
- Bonne compréhension des architectures Data Warehouse, Data Lake et Lakehouse.
- Expérience avec des plateformes comme BigQuery, Snowflake, Databricks ou Azure.
- Compréhension des pipelines ETL/ELT, des flux d'ingestion et des processus de transformation.
- Familiarité avec des outils comme dbt, Dataform ou Airflow.
- Sensibilité aux problématiques de performance, de scalabilité et d'optimisation des coûts.
Analytics & Business Intelligence — essentielles
- Expérience avec des outils de BI comme Power BI, Tableau ou Looker.
- Capacité à concevoir des modèles de reporting et des dashboards.
- Compréhension des problématiques de tracking et de Web Analytics (GA4 notamment).
- Capacité à définir, fiabiliser et analyser des indicateurs de performance.
- Expérience dans l'exploitation des données pour accompagner les décisions métier.
Industrialisation & bonnes pratiques — appréciées
- Git et gestion de versions.
- CI/CD et environnements de développement Data.
- Tests de qualité et documentation des données.
- Python pour l'analyse ou l'automatisation.
- Azure DevOps, GitHub Actions ou outils équivalents.
📊 Tes compétences Product
Au-delà de la technique, tu sais :
- Comprendre un besoin métier et le traduire en solution Data.
- Identifier les utilisateurs et les cas d'usage d'un produit.
- Prioriser les développements selon la valeur business et les contraintes techniques.
- Construire et piloter une roadmap.
- Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires.
- Mesurer l'adoption et l'impact des solutions développées.
- Communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques.
✨ Ce qui fera la différence
Nous recherchons particulièrement des profils ayant déjà :
- Conçu une architecture Data ou participé à sa refonte, avec des résultats mesurables sur la performance, la fiabilité ou les coûts.
- Développé des modèles de données avec SQL, dbt, Dataform ou des technologies similaires.
- Construit des solutions Analytics de bout en bout, de l'ingestion des données jusqu'à leur visualisation.
- Piloté la création de dashboards ou de produits BI utilisés par des équipes métier.
- Structuré les pratiques d'une équipe Data : backlog, priorisation, documentation, qualité et processus de delivery.
- Joué un rôle d'interface entre les équipes Data Engineering et les parties prenantes business.
Nous valorisons particulièrement les profils capables de combiner une véritable expertise technique Data avec une compréhension des enjeux métier et une approche orientée produit.
🤝 Notre processus de recrutement
- Premier échange pour découvrir ton parcours et tes attentes.
- Entretien approfondi sur tes expériences, ton expertise Data et ta posture conseil
- Cas pratique Product en live avec un Manager (90 minutes).
- Entretien de projection avec un VP ou cofondateur (90 minutes)
Tu as une vraie expertise technique Data et tu souhaites prendre davantage de responsabilités sur la stratégie et le développement de produits ?
Rejoins Hubvisory et contribue à construire des produits Data robustes, performants et créateurs de valeur ! 🚀
