Au sein de la DSI du groupe, la direction Data s'appuie sur les meilleures expertises et technologies pour accompagner les équipes opérationnelles au quotidien en leur mettant à disposition outils, insights et KPI.
Elle intervient sur tous les domaines opérationnels de Lacoste, notamment les produits, le CRM, les ventes (sell-in/sell-out), le demand/supply planning, la logistique, les opérations/manufacturing et la finance dans une logique de collaboration, de résolution des problèmes et d'amélioration de la performance.
Description de la mission
En tant que Lead Data Product Owner Finance, vous êtes chargé de définir la vision analytique du périmètre Finance, de la transformer en backlog et de veiller à ce que l'équipe de développement (data analyst et Data engineer) livre dans les temps, les livrables attendus par les équipes opérationnelles.
Le Lead Product Owner a pour mission de piloter l'ensemble du delivery produit, d'encadrer les Product Owners, et d'assurer la qualité, la cohérence et la valeur des data products et applications BI/Qlik de son périmètre.
Il supervise des profils Product Owner, Data Engineer, BI/Qlik Developers, et garantit le bon niveau d'exécution, de priorisation, d'alignement avec les opérationnels et de gouvernance data.
Porter une vision produit cross-domain, harmonisée avec la direction Data et les priorités de l'entreprise.
Challenger, cadrer et arbitrer les besoins opérationnels.
Structurer et aligner la stratégie
Transformer la stratégie data en roadmaps concrètes, réalistes et priorisées.
S'assurer que chaque PO traduit correctement la vision en user stories, critères de succès et tâches.
Garantir la cohérence fonctionnelle
Maintenir une ligne directrice commune entre les produits (data marts, KPIs, dashboards, flows).
S'assurer que les définitions de KPIs, règles de gestion et logiques opérationnelles convergent.
Superviser l'ensemble du delivery
Consolider et suivre les roadmaps de tous les PO sous responsabilité.
Gérer les dépendances entre équipes Data, IT, Business.
Piloter la capacité des équipes et arbitrer les priorités (incidents vs user stories).
Sécuriser la qualité des livrables
Garantir que les données livrées sont exploitables, fiables et documentées (Confluence, glossaires).
Mettre en place des KPI d'usage, de satisfaction et de performance.
Veiller à l'industrialisation et à la gouvernance (ownership, documentation, règles de gestion).
Rituels & communication
Organiser les revues trimestrielles : avancée roadmap, risques, besoins d'arbitrage.
Assurer une communication claire avec les opérationnels et sponsors.
Responsable du Run
Réduire l'incidentologie (priorisation, escalade, root cause analysis).
Mettre en place un suivi continu des incidents, taux d'usage, et irritants.
Prioriser les correctifs et évolutions à forte valeur.
Amélioration Continue
Développer une culture data‑driven au sein des équipes.
Créer des standards (modèles de documentation, KPIs, user stories).
Accompagner la montée en compétence des PO (méthodes produits, storytelling data, gestion de backlog).
Management direct de l'équipe PO
Encadrer 1 à 4 Product Owners (selon périmètre).
Harmoniser les pratiques, partager bonnes pratiques, définir standards Produit.
Développer les compétences : exploration utilisateurs, rédaction US, quantification valeur.
Pilotage des Data Engineers et Data Analyst
Coordonner les contributions techniques au service des roadmaps.
Arbitrer les priorités techniques (optimisation, refacto, dette technique).
Assurer alignement entre architecture data, pipelines, dashboards et usages métier.
Responsable de la relation avec les parties prenantes
Comprendre et challenger les besoins opérationnels (entretiens, ateliers, analyses).
Garantir une compréhension commune de la vision, des objectifs et des enjeux.
Animation de la collaboration Data/Opérationnel
Conduire les comités de pilotage.
Assurer la cohérence et la mise à jour des documentations.
Gérer les priorités en lien avec les sponsors des entités opérationnelles (Finance, CRM, Supply, Opérations etc.)
Compétences Produit
Maîtrise du cycle de vie du produit data : exploration, cadrage, delivery, run.
Excellente capacité à structurer une roadmap, arbitrer et prioriser.
Sensibilité forte aux usages utilisateurs, KPIs opérationnels et impact business.
Compétences Techniques
Outils BI : QlikSense (obligatoire) & Power BI (facultatif)
Data Platform : Snowflake, Azure.
ETL/Orchestration : DBT platform, Matillion.
Langages : SQL (avancé), Python (souhaité).
Méthodologies : Agile (Jira, Confluence).
Soft Skills
Leadership, énergie collective, exemplarité et assertivité.
Communication claire, empathique, structurée.
Forte orientation problème/résultat et esprit analytique.
Capacité à collaborer avec des profils techniques et métiers.
Culture +
Rencontrez Alice, Sustainable Transformation Coordinator