Soufyen T.

• Définition de la vision produit et construction d’une roadmap stratégique alignée avec les enjeux métiers.
• Pilotage du backlog produit (+500 user stories) avec priorisation par la valeur et arbitrages continus.
• Delivery Agile et coordination d’une équipe de 22 développeurs (cadrage, rituels, qualité, livraison).
• Mise en place d’une culture user‑centric (feedbacks, analytics, interviews, tests A/B).
• Animation de 30+ ateliers d’idéation et de co‑création avec les experts métiers.
• Conduite du changement : acculturation, communication, montée en compétences des contributeurs.
• Alignement durable des parties prenantes clés (direction, métiers, équipes techniques).

• +60 % d’utilisateurs actifs en 12 mois, objectif initial dépassé.
• NPS +35 points (5 → 40) grâce à une itération rapide orientée expérience.
• Multiplication par 4 du nombre de contributeurs actifs et forte hausse des contenus à valeur.
• −25 % sur les cycles de livraison grâce à un meilleur cadrage et une priorisation plus efficace.
• STORIA reconnue comme réussite majeure du programme VISION 2035.

Product Manager Data, Analytics & AI – Uber

• Définition de la vision produit data & analytics et cadrage des cas d’usage à plus forte valeur business.
• Priorisation et pilotage du backlog produit (Jira) en lien étroit avec les équipes data science et engineering.
• Coordination transverse avec les équipes métiers pour traduire les besoins business en solutions analytiques et IA exploitables.
• Pilotage du delivery de solutions data‑driven : modèles prédictifs, recommandations, automatisation de processus.
• Organisation de démonstrations régulières et ajustement continu des priorités selon l’impact réel observé.

• Réduction de 30 % des retards de livraison grâce au déploiement de modèles prédictifs exploitant données temps réel et historiques.
• Amélioration de 25 % de la satisfaction client et −40 % de plaintes via l’optimisation des processus de livraison.
• +20 % d’engagement utilisateur et +15 % de rétention grâce à des systèmes de recommandations data‑driven.
• −15 % de coûts de stockage et +20 % de disponibilité produits via des modèles de prévision et d’optimisation des stocks.
• Automatisation du support client : −50 % de temps de réponse et libération de 30 % du temps des équipes.

Data Science Technical Lead / Pilotage Data & Produit – Keyrus

🎯 Responsabilités clés

• Cadrage et pilotage de projets data & analytics, de la compréhension des enjeux métiers jusqu’à la mise en production.
• Contribution à la définition de roadmaps data‑driven, orientées valeur et adoption par les équipes métiers.
• Coordination transverse entre équipes data, IT et métiers afin d’assurer la cohérence des solutions livrées.
• Structuration du suivi de la performance via KPIs et tableaux de bord pour éclairer la prise de décision.
• Contribution aux choix d’architecture data et à la mise en place de standards de qualité et de gouvernance.

🚀 Impacts

• Meilleure exploitation des données pour la prise de décision stratégique.
• Réduction des frictions entre équipes métier et data.
• Accélération du passage de l’analyse à l’usage opérationnel.

🛠️ Environnement