Data Product Manager

Rôle : Data Product Manager (Remote)

Vous rejoignez Findem en tant que Data Product Manager pour posséder et faire évoluer la base de données firmographique qui alimente la plateforme.

Missions

• Traduire les retours clients/produit et les besoins (incl. l’ESP) en roadmap priorisée afin d’améliorer la couverture, la structure et l’exactitude des données.
• Diriger des initiatives pour identifier et combler les lacunes : attributs, segments et entités clés des entreprises.
• Concevoir et faire évoluer la modélisation des données (data models) et les schémas.
• Définir et suivre des KPIs de qualité des données.
• Maintenir une gouvernance des données à haut niveau.
• Concevoir/faire évoluer des pipelines en partenariat avec l’engineering, incluant des sources traditionnelles et des sources dérivées de l’IA.

Responsabilités clés

• Ownership de datasets complexes et/ou data pipelines.
• Spécifier les exigences du data product et des spécifications techniques.
• Structurer la donnée autour de modèles entity-based (entreprises/personnes/produits).
• Mettre en place le monitoring qualité et les frameworks de governance.
• Contribuer à la résolution de données “sales” (nettoyage/debugging, RCA).
• Assurer la collaboration projet avec Research, Engineering et Product.

Exigences

• 3–5 ans en tant que Data Product Manager dédié.
• 5–10 ans d’expérience croissante dans des rôles liés aux data products, data platforms, analytics ou data operations.
• Expérience pratique avec des datasets larges, complexes et multi-sources.
• Solide compréhension des entity-based datasets (atout fort si vous avez une expérience directe).
• Expérience en data modeling / schema design pour des datasets entités à grande échelle.
• Compétences en gestion de pipelines / data platforms.
• Capacité à construire des roadmaps pour plateformes et datasets.
• Expérience en entity resolution, data reconciliation, attribute normalization.
• Expérience en data quality monitoring et data governance.
• Capacité à équilibrer valeur client, complexité engineering et fiabilité des données.
• SQL et outils d’exploration de données pour valider des hypothèses et collaborer efficacement.
• Excellentes compétences tableur (analyse exploratoire, prototypage rapide), évoluant vers des outils internes.
• Capacité à communiquer via une visualisation de données claire.

Atouts

• Expérience en cabinet de management consulting ou dans une large SaaS.
• Expérience directe sur des datasets entité entreprise/personnes/produits.
• Sources et méthodes combinant des données traditionnelles et des approches IA.