À propos de Imane
Data Product Manager spécialisée dans la conception, le pilotage et la livraison de produits data et analytiques à forte valeur ajoutée, je transforme les besoins métiers en solutions data structurées, scalables et orientées KPI.
J’interviens sur l’ensemble du cycle de vie produit : définition de la vision et de la roadmap, priorisation du backlog, formalisation des besoins (user stories) et coordination d’équipes pluridisciplinaires (data engineers, BI, IT, métiers) en environnement Agile.
Forte expertise en Product Management, KPI design, business intelligence et data governance, avec une capacité à transformer des données complexes en indicateurs exploitables pour le pilotage de la performance et la prise de décision.
J’accompagne les organisations dans la structuration de leurs produits data, l’amélioration de l’adoption utilisateur et l’industrialisation de leurs cas d’usage data-driven afin de générer un impact business mesurable.
Anglais
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Arabe
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 10 km), Nice (jusqu’à 10 km), Toulouse (jusqu’à 10 km), Bordeaux (jusqu’à 10 km)
Expériences
- Eli Lilly & CompanyData & AI Product ManagerSECTEUR MÉDICALjanvier 2026 - juin 2026 (5 mois)Strasbourg, France
- Pilotage d’initiatives data & IA alignées avec les objectifs métiers et stratégiques, couvrant +5 à 8 cas d’usage simultanés.
- Gestion et priorisation d’un backlog produit structuré représentant 30+ demandes data/analytics.
- Livraison de produits data et KPI frameworks ayant permis une amélioration de la qualité de décision et de reporting estimée à +20% de réactivité métier.
- Coordination d’équipes pluridisciplinaires (Data, BI, métiers dont 15 stakeholders actifs) pour assurer la livraison des solutions.
- Mise en place de KPI produit (adoption, performance, valeur) avec un suivi régulier sur 3 à 5 indicateurs clés par produit.
- Animation de comités de pilotage et workshops de cadrage avec stakeholders seniors / direction.
- Contribution à la modernisation des environnements analytiques vers des architectures cloud, réduisant les cycles de livraison de 30%.
- ButachimieProduct Manager Data & AnalyticsCHIMIEjuin 2023 - août 2025 (2 ans et 2 mois)Chalampé, France
- Gestion d’un portefeuille de 30+ demandes data & analytics issues de 4 fonctions métiers (Production, Qualité, Maintenance, Management).
- Livraison de produits data (dashboards, KPI, reporting) utilisés par 50+ utilisateurs actifs réguliers.
- Amélioration de l’adoption des dashboards de +30%, grâce à l’itération produit et à l’intégration du feedback utilisateur.
- Réduction du temps de prise de décision opérationnelle estimée à -25% grâce à la mise en place de KPI automatisés et centralisés.
- Contribution à des gains de performance opérationnelle de +25%, via la structuration de produits data orientés métier.
- Animation de plus de 20 ateliers de cadrage et de définition de besoins avec les équipes métiers et techniques.
- Coordination de delivery Agile avec 3 à 6 équipes techniques (data engineers / BI / IT) en parallèle.
- Mise en place de KPI produit et suivi de performance sur 10+ dashboards critiques.
- CNRS - Centre national de la recherche scientifiqueIngénieur Data ScientistENERGIEdécembre 2022 - juin 2023 (6 mois)Clermont-Ferrand, France- Coordination avec des équipes multidisciplinaires et élaboration des cahiers de charge des projets du pôle environnement.- Mise en place des infrastructures, collecte, nettoyage, modélisation et visualisation des données.- Conception, développement et mise en œuvre des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique.
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Formations
- Diplôme d'ingénieur: Génie Industriel Option Intelligence Artificielle et Science de DonnéesEcole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers2022Machine Learning, Deep Learning, NLP, modèles prédictifs, analyse de données, optimisation de processus, amélioration continue, lean management, Six Sigma, planification de production, simulation industrielle. Python (Pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow), SQL, BigQuery, Docker, Airflow, Git, Power BI, Tableau, ERP/MES. Cloud : GCP, AWS, Azure. Data Engineering, MLOps, pipelines ETL, maintenance prédictive, optimisation de flux logistiques.
Certifications
- Machine LearningCoursera2020