Lead Product Owner (H/F)

Contexte :

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), ledemand/supplyplanning, 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 ProductOwnerFinance, 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 Dataengineer) livre dans les temps, les livrables attendus par les équipes opérationnelles.

Rôle principal :

Le Lead ProductOwner a pour mission de piloter l’ensemble du delivery produit, d’encadrer les ProductOwners, et d’assurer la qualité, la cohérence et la valeur des dataproducts et applications BI/Qlik de son périmètre.

Il supervise des profils ProductOwner, DataEngineer, BI/QlikDevelopers, et garantit le bon niveau d’exécution, de priorisation, d’alignement avec les opérationnels et de gouvernance data.

1. Vision Produit & Stratégie

• 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 (datamarts, KPIs,dashboards, flows).
• S’assurer que les définitions de KPIs, règles de gestion et logiques opérationnelles convergent.

2. Pilotage du Delivery

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 soient 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.

3. Pilotage du Run & Amélioration Continue

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).

4. Encadrement & Leadership

Management direct de l’équipe PO

• Encadrer 1 à 4 ProductOwners (selon périmètre).
• Harmoniser les pratiques, partager bonnes pratiques, définir standards Produit.
• Développer les compétences : exploration utilisateurs, rédaction US, quantification valeur.

Pilotage des DataEngineers et DataAnalyst

• 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.

5. Interactions avec les Opérationnels & Pilotage

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.).

6. Compétences Requises

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).

SoftSkills

• 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.