Senior Data Platform Product Manager – Data Mesh / Databricks (H/F)

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation et de modernisation de son écosystème Data, notre client, acteur technologique majeur opérant des plateformes digitales à grande échelle, recherche un Senior Data Platform Product Manager. L'organisation exploite une plateforme générant d'importants volumes de données comportementales, transactionnelles et opérationnelles, au service de plusieurs millions d'utilisateurs. Elle mène actuellement une transformation de son architecture Data reposant sur deux axes majeurs : • La migration de sa plateforme Data vers Databricks, avec une évolution progressive des traitements batch vers des pipelines en quasi-temps réel. • L'implémentation d'une architecture Data Mesh, permettant à plusieurs domaines de devenir autonomes dans la production, la publication et la maintenance de leurs propres Data Products. Dans ce contexte, vous serez chargé(e) de piloter la plateforme Data comme un véritable produit, d'en définir la stratégie, d'en structurer la gouvernance et d'en développer les usages auprès des équipes internes et des clients. Vous interviendrez dans un environnement international, en collaboration avec les équipes Product, Data, Engineering et Business. Vos principales responsabilités Stratégie et vision produit DataVous serez responsable de la définition et du pilotage de la stratégie produit de la plateforme Data. À ce titre, vous devrez : • Définir et formaliser une vision produit claire, alignée sur les enjeux stratégiques et métier. • Identifier les besoins des utilisateurs internes et des clients. • Construire et piloter la roadmap produit. • Prioriser les évolutions en fonction de leur valeur métier. • Identifier les dépendances techniques et organisationnelles. • Définir les indicateurs de performance et d'adoption. • Assurer la coordination entre les différentes parties prenantes. Vous devrez être capable de transformer une vision stratégique en initiatives concrètes et mesurables. Implémentation et gouvernance du Data MeshIl s'agit d'un axe central et incontournable de la mission. Vous accompagnerez la mise en œuvre et l'industrialisation d'une architecture Data Mesh reposant sur une gouvernance fédérée. Vos responsabilités comprendront : • Définir et faire appliquer les standards de publication des Data Products. • Structurer les principes de Data Ownership. • Clarifier les responsabilités des différents domaines producteurs de données. • Définir les exigences de documentation, de qualité et de fraîcheur des données. • Formaliser les Data Contracts entre producteurs et consommateurs. • Accompagner les équipes dans l'adoption des standards communs. • Favoriser l'autonomie des domaines dans la gestion de leurs Data Products. • Mettre en place des indicateurs permettant de mesurer la maturité et l'adoption du Data Mesh. Vous devrez notamment être capable de fédérer plusieurs équipes techniques et métier sans lien hiérarchique direct. Une expérience réelle et confirmée d'implémentation d'un Data Mesh est impérative. Une simple connaissance théorique ne sera pas suffisante. Gouvernance, documentation et qualité des donnéesVous serez chargé(e) de renforcer la fiabilité, la compréhension et l'accessibilité des données disponibles sur la plateforme. Vous interviendrez notamment sur : • La structuration du catalogue de données. • La définition des standards de documentation. • L'amélioration de la qualité et de la fiabilité des Data Products. • La définition et l'harmonisation des indicateurs métier. • La mise en place de règles de gouvernance communes. • Le suivi des niveaux de documentation et de couverture. • L'amélioration de la découvrabilité et de la réutilisation des données. L'objectif sera de permettre aux équipes métier, aux analystes et aux outils d'intelligence artificielle d'identifier facilement les données disponibles, de comprendre leur signification et d'évaluer leur fiabilité. Accompagnement de la migration vers DatabricksVous contribuerez à la finalisation de la migration de la plateforme Data vers Databricks. À ce titre, vous devrez : • Définir les priorités produit associées à la migration. • Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering. • Identifier les dépendances et les risques. • Accompagner l'évolution des pipelines vers le quasi-temps réel. • Veiller à l'adéquation des solutions avec les besoins des utilisateurs. • Suivre les coûts de fonctionnement de la plateforme. • Contribuer à l'optimisation économique des services Data. Vous n'interviendrez pas en tant que développeur Data, mais devrez disposer d'une compréhension technique suffisante pour challenger les équipes Engineering et orienter les décisions produit. Développement et adoption des Data ProductsVous serez chargé(e) de développer l'utilisation de la plateforme Data et des produits associés. Vos missions comprendront : • Identifier les cas d'usage prioritaires. • Définir les fonctionnalités permettant aux équipes Produit d'exploiter les données en autonomie. • Faciliter l'accès aux indicateurs de performance. • Permettre la mesure de l'impact des évolutions produit. • Réduire la dépendance aux analyses ponctuelles. • Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des nouvelles fonctionnalités. • Mesurer la valeur métier générée par les Data Products. Vous devrez également contribuer à la construction d'un produit Data Intelligence destiné aux clients. Cette offre devra permettre aux utilisateurs métier d'exploiter leurs données, de répondre à leurs problématiques opérationnelles et de prendre des décisions éclairées. Vous participerez à la définition de la stratégie produit, des fonctionnalités, de la roadmap et des indicateurs d'adoption. 6. Pilotage de la performance et de la création de valeurVous définirez et suivrez les indicateurs permettant de mesurer les résultats de la transformation Data. Les principaux axes de suivi concerneront : • L'adoption de la plateforme par les équipes internes. • L'utilisation des Data Products par les clients. • Le taux de documentation des données. • Le respect des standards de gouvernance. • La qualité et la fiabilité des données. • Le gain de temps pour les utilisateurs. • La valeur métier produite. • Les coûts de fonctionnement de la plateforme par client.