Data & AI Manager Pricing (f/m/d) (H/F)

Notre équipe data Customer Relationship recherche un-e Data manager basé-e à Paris. Notre vision de la Pricing Excellence repose sur une approche globale de Revenue Growth Management (RGM) visant à établir le juste prix pour le consommateur et ainsi maximiser la valeur client et la rentabilité de l'entreprise. Notre objectif est de délivrer une tarification data-driven qui équilibre le coût total, la perception client et la viabilité financière de l'entreprise. Pour cela, nous exploitons les outils digitaux, la Data et l'Intelligence Artificielle afin de maximiser les revenus et d'assurer une efficacité opérationnelle orientée vers le client. L'équipe est structurée autour d'un Centre d'Excellence Pricing et d'une équipe Data & AI, qui développent de concert des solutions novatrices et industrielles pour optimiser proactivement la tarification et l'expérience client. TA FUTURE CONTRIBUTION ET IMPACT STRATÉGIQUE En tant que Data & AI Manager, tu rejoins l'équipe de direction Digital Customer Relationship au sein de laquelle tu seras garant de la définition des priorités DATA (gouvernance, Business Intelligence, modèle de données, référentiels, IA) pour l'activité Pricing. Tu définiras et porteras la vision stratégique Data & AI qui permet d'accompagner la transformation du Pricing et du RGM à l'échelle de l'entreprise. Membre clé du leadership, tu pilotes une organisation d'une dizaine d'experts Data (Data Scientists, Data Engineers, Analytics Engineers) et tu garantis l'alignement parfait entre l'innovation technologique, l'excellence opérationnelle et les ambitions économiques globales du groupe. RESPONSABILITÉS CLÉS Vision stratégique & feuille de route Data: définir la trajectoire Data & AI pluriannuelle (gouvernance, IA générative & prédictive, architecture, BI, référentiels) alignée sur les enjeux stratégiques du Pricing et du RGM. Arbitrer et prioriser les investissements technologiques à haut ROI en étroite collaboration avec les Product Managers et les représentants métier. Leadership, culture & développement des talents: inspirer, structurer et faire évoluer une équipe à fort niveau d'expertise. Instaurer un environnement d'excellence, attirer les meilleurs talents, développer le leadership des collaborateurs et garantir un modèle d'organisation agile, bienveillant et performant. Gouvernance, ROI & création de valeur Business: incarner la culture de la valeur auprès des directions métiers (Revenue Management, Directeurs Commerciaux, Finance). Définir la grille d'évaluation de la création de valeur apportée par les solutions IA et assurer une gouvernance rigoureuse des actifs Data. Excellence opérationnelle: garantir l'excellence technique et le niveau d'exigence industriel (robustesse, sécurité, éthique de l'IA, monitoring, haute disponibilité). Insuffler la culture MLOps/DataOps pour accélérer le passage de l'expérimentation à la production à grande échelle. Influence transversale: garantir un alignement fluide avec les Engineering Managers et les Product Managers, dans et en dehors du domaine digital. Inculquer une véritable culture de la Data au sein des équipes produits. Gestion budgétaire & pilotage économique: définir, piloter et gérer le budget global de l'équipe et des infrastructures Data/IA associées. Assurer la planification financière annuelle et pluriannuelle (horizon 3 ans), en optimisant les coûts liés aux RUN (infrastructures cloud, coûts de calcul et licences) tout en maximisant la valeur produite.

PROFIL RECHERCHÉ Expérience: expérience confirmée dans la Data & l'IA, dont au moins 4 à 5 ans sur des fonctions de management d'équipes pluridisciplinaires ou au sein d'une leadership team. Compétences stratégiques: capacité démontrée à traduire des enjeux business complexes (Pricing, Retail, RGM) en stratégies Data & AI applicables et rentables. Leadership: posture de leader inspirant, capacité à négocier et à influencer, excellence managériale. Savoir-faire technique: solide culture de l'industrialisation IA (DataOps/MLOps), de la gouvernance des données et de l'architecture moderne des plateformes Data.

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