Data & AI Product Manager

Gérer le recrutement d’un(e) Data & AI Product Manager, c’est d’abord parfaitement connaître son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit s’adapter à votre contexte précis.

Le Data & AI Product Manager rapporte au Head of Data & AI Product et est responsable de la gestion opérationnelle d’un ou plusieurs produits Data & AI tout au long de leur cycle de vie. Il/elle travaille en mode agile et supervise les Product Owners, qui servent d’interface entre les équipes métiers et les équipes techniques (data scientists, data engineers, MLOps engineers). Son rôle consiste à définir la vision produit, à prioriser les fonctionnalités en fonction des besoins métiers et de la valeur business, et à garantir l’adoption et le succès des produits.

Missions principales

a. Définition de la vision et de la feuille de route produit

Compréhension des besoins métiers :

Identifier et analyser les besoins des utilisateurs finaux et des parties prenantes métiers pour définir les exigences fonctionnelles des produits Data & AI.
Collaborer avec les équipes métiers pour prioriser les fonctionnalités en fonction de leur impact business.

Définition de la feuille de route produit :

Élaborer et maintenir une feuille de route produit détaillée, alignée avec la stratégie globale définie par le Head of Data & AI Product.
Définir les objectifs clés (OKRs) et les indicateurs de succès pour chaque produit, en collaboration avec les Product Owners.

b. Gestion du cycle de vie des produits Data & AI

Supervision des Product Owners :

Encadrer les Product Owners, interface entre les besoins métiers et les équipes techniques (data scientists, data engineers, MLOps engineers).
S’assurer que les user stories et spécifications fonctionnelles sont clairement définies et priorisées.

Suivi agile du développement :

Participer aux rituels agiles (sprints, revues, rétrospectives) pour garantir que le développement suit la feuille de route et respecte les délais.
Valider les prototypes et les versions bêta avec les utilisateurs finaux, en collaboration avec les Product Owners.

c. Lancement et adoption des produits

Planification du lancement :

Coordonner avec les équipes marketing, commerciales et techniques pour planifier le lancement des produits.
Définir une stratégie de déploiement (pilote, généralisation) et un plan de communication pour maximiser l’adoption.

Formation et accompagnement :

Organiser des sessions de formation et créer des supports (documentation, tutoriels) pour faciliter l’adoption par les utilisateurs finaux.
Recueillir les retours utilisateurs pour identifier les axes d’amélioration et ajuster les produits en conséquence, en collaboration avec les Product Owners.

d. Mesure de l’impact et du ROI

Définition des KPIs :

Établir des indicateurs clés de performance (KPIs) pour mesurer l’adoption, l’utilisation et l’impact business des produits (ex. : taux d’utilisation, satisfaction utilisateur, gain de productivité).
Analyser les données d’utilisation pour évaluer l’efficacité des produits et identifier les opportunités d’amélioration.

Évaluation du ROI :

Calculer et présenter le retour sur investissement (ROI) des produits aux parties prenantes (direction, équipes métiers).
Proposer des ajustements stratégiques pour optimiser la valeur business des produits, en collaboration avec le Head of Data & AI Product.

e. Collaboration avec les équipes métiers et les Product Owners

Interface avec les métiers :

Être le point de contact principal pour les équipes métiers, recueillir leurs besoins et s’assurer que les produits y répondent.
Organiser des ateliers et des revues utilisateurs pour valider les fonctionnalités et recueillir des retours.

Coordination avec les Product Owners :

Travailler étroitement avec les Product Owners pour traduire les besoins métiers en exigences techniques et garantir leur bonne exécution par les équipes techniques.
S’assurer que les priorités et objectifs sont clairement communiqués aux équipes techniques via les Product Owners.

Exemples de réalisations concrètes

Lancement d’un produit de recommandation personnalisée :
Supervision de 2 Product Owners et collaboration avec une équipe de 3 data scientists et 2 data engineers pour développer et déployer un système de recommandation basé sur l’IA, augmentant les ventes de 10 % en 3 mois.
Organisation de sessions de formation pour les équipes commerciales, garantissant une adoption à 85 % du produit.
Amélioration d’un tableau de bord BI :
Redéfinition des exigences fonctionnelles avec les utilisateurs finaux et les Product Owners, augmentant le taux d’utilisation du tableau de bord de 25 %.
Définition de KPIs pour suivre l’adoption et l’impact business, avec des revues mensuelles pour ajuster les fonctionnalités.
Déploiement d’un modèle de maintenance prédictive :
Coordination avec les Product Owners et les équipes techniques pour intégrer un modèle de maintenance prédictive dans un logiciel industriel, réduisant les temps d’arrêt de 20 %.
Mesure du ROI du produit, démontrant un gain de 300K€ sur les coûts opérationnels en un an.