Publiée le 8 octobre 2026 · Source : France Travail
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Rejoignez ACTIALE en tant que Merchandisers (F/H) afin de représenter nos clients de produits de consommations. En tant que merchandiser, vous contribuez à offrir la meilleure visibilité des produits
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Taux journalier (TJM): 600 Objectif : automatiser la production d'analyses catégorielles grâce à l'IA générative et simplifier le paysage applicatif décisionnel, pour gagner en efficacité auprès des acheteurs et des category managers. VOTRE MISSION Volet 1 : Product Ownership et cadrage d'un produit GenAI (revues de performance catégorielle) * Analyser les usages et les points de friction de 4 personas de la Direction Marchandises * Spécifier la solution cible, qui génère automatiquement des supports de présentation (slides) enrichis par GenAI * Définir, prioriser et piloter la roadmap produit et la delivery Volet 2 : Architecture et rationalisation du paysage applicatif (Business Analysis) * Cartographier l'existant : reporting bureautique, BI, panels de marché, flux internes, avec identification des redondances et ruptures d'usage * Définir l'architecture applicative décisionnelle cible * Construire la trajectoire de convergence : modernisation, simplification, interopérabilité, déploiement de la Self-Service BI Indispensable * Expérience combinant Product Management Data/BI, Business Analytics et transformation digitale * Expérience confirmée en retail / grande distribution, avec une bonne maîtrise des enjeux Marchandises et Category Management (assortiment, revues d'innovation, négociation commerciale) * Cadrage et lancement de produits data intégrant ML, IA ou GenAI * Méthodologies produit : discovery, cadrage de MVP, backlog Agile/Scrum * Données de panels grande consommation (Nielsen, Kantar, IRI) et KPI retail (CA, marge, part de marché, forecast) * Traduction de besoins métiers en spécifications fonctionnelles et en schémas d'architecture applicative * SQL et audit de modèles de données analytiques * Concepts GenAI : LLM, prompts structurés, agents d'analyse de données * Compréhension des architectures décisionnelles modernes (Cloud/GCP, data pipelines, modélisation)