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Manel RebhiMR

Manel Rebhi

Product Owner Data IA Supply

780 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Manel

Senior AI Product Owner / Data & GenAI , Freelance

Je pilote des produits data & IA de bout en bout, en alignant enjeux business, contraintes IT et opportunités technologiques.
J’accompagne les organisations dans la définition, la priorisation et le déploiement de solutions data/IA à fort impact (forecasting, pricing, GenAI, analytics), avec une approche orientée produit et adoption utilisateur.
Expertises clés :
• Définition et pilotage de roadmap produit (data & IA)
• Recueil des besoins métiers & traduction en spécifications fonctionnelles
• Priorisation (value vs effort), arbitrage et suivi des livrables avec les équipes IT
• Coordination cross-fonctionnelle (Data, IT, métier, compliance)
• Suivi des KPIs d’adoption et amélioration continue des produits
IA & Data :
• Use cases : prévision des ventes, pricing, dashboards, NLP, GenAI
• LLMs & GenAI : veille, benchmark, intégration de solutions (OpenAI, Claude, etc.)
• Analyse des usages & pilotage par la donnée
Delivery & outils :
• Méthodologies agiles (Scrum, backlog, user stories, rituels produit)
• Environnements : AWS, SQL, Power BI, MLflow, Airflow
• Collaboration étroite avec équipes techniques (sans être dans l’implémentation)
Mon positionnement :
Un profil hybride business / tech, capable de dialoguer avec des équipes IT comme avec des stakeholders métiers, de vulgariser des sujets complexes et de transformer des besoins en produits concrets et scalables.
Disponibilité : hybride (2-3 jours sur site)
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 30 km)

Expériences

  • Orange Gardens,
    Assistante Product Owner
    INTERNET DES OBJETS
    mars 2018 - octobre 2018 (7 mois)
    Paris, France
    — Traduction des besoins marketing en livrables techniques. — Analyse des feedbacks clients et mise en place de dashboards KPIs.
    Data visualization Kanban product owner Marketing
  • Stérilor,
    Chef de projet
    octobre 2017 - mars 2018 (5 mois)
    Spay, France
    — Développement d'un système embarqué de traitement d'eau pour piscines. — Coordination technique et gestion des fournisseurs.
    Embedded Systems Project Management
  • CertiDeal
    Lead Data Scientist
    janvier 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 5 mois)
    Paris, France
    — Conception d'une architecture data moderne basée sur AWS S3, Amazon Redshift et dbt. — Mise en place de DataMarts dédiés avec des modèles métiers sur-mesure. — Centralisation automatisée de multiples sources : bases SQL, fichiers plats, APIs, flux temps réel. — Structuration des tables référentielles, fichiers bruts et modèles analytiques. — Déploiement de tableaux de bord métiers avec KPIs spécifiques. — Collaboration étroite avec les pôles Finance, Marketing, SAV, Data. — Environnement : AWS S3, Redshift, dbt, Lambda, Python, SQL, Power BI, Git.

    Monitoring des KPis et alertes dynamiques Objectif : Permettre une réactivité immédiate sur la stratégie de prix en fonction de la performance des produits. Réalisations : — Développement de tableaux de bord Power BI intégrant des comparaisons journalières glissantes sur les KPIs clés : chiffre d'affaires, marges, volumes vendus. — Identification automatique des produits sous-performants parmi les meilleures ventes, grâce à un système d'alertes déclenchées en temps réel. — Implémentation de règles métiers avancées dans Data Activator pour notifier les responsables dès qu'un KPI s'éloigne des objectifs ou du comportement attendu. — Pilotage proactif des prix basé sur des insights exploitables : réajustement rapide des tarifs pour protéger la marge et stimuler la conversion. — Collaboration étroite avec les pôles pricing et e-commerce pour adapter les actions commerciales au fil de l'eau. — Environnement : Power BI, Data Activator, DAX, SQL, Python.
    Python SQL Google cloud Microsoft Power BI Amazon Web Services

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Formations

  • Generative AI with Large Language Models
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  • Machine Learning Engineering for Production (MLOps)
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