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AlumnForce recherche un Senior Product Manager Data & IA pour transformer les données en produits utilisés et mesurables, avec une forte orientation SaaS B2B. Vous travaillerez en collaboration avec un Product Manager orienté UI/UX et les équipes tech pour livrer des solutions IA responsables et scalables.
Vous serez chargé d’orchestrer le cycle produit de l’idée à l’adoption, en privilégiant la discovery client, la priorisation et la maîtrise des coûts et de la qualité des données.
AlumnForce est une plateforme SaaS qui aide les écoles, universités, associations et entreprises à animer leurs communautés d’alumni : réseau, carrière, mentoring, événements, communication et fundraising.
Aujourd’hui, plus de 300 réseaux dans 15 pays utilisent AlumnForce, représentant plusieurs millions de membres.
Nous sommes une trentaine de personnes, avec une équipe Produit & Tech resserrée et un produit web + mobile B2B2C : utilisé quotidiennement par les équipes qui administrent les communautés et par leurs membres.
Notre plateforme stocke beaucoup de données. Notre ambition pour 2027 est qu’elle soit capable d’agir intelligemment dessus.
Notre Cap 2027 repose notamment sur trois piliers :
Concrètement, cela doit se traduire par :
Nous travaillons sur des sujets comme :
Nous recherchons un·e Senior Product Manager Data & AI capable de transformer ces ambitions en produits réellement utilisés, mesurables et monétisables.
Tu travailleras en parallèle avec un Product Manager orienté Design UI/UX, particulièrement impliqué sur l’expérience utilisateur, les parcours, le prototypage et la simplification des interfaces complexes.
Une base alumni évolue en permanence : changements d’entreprise ou de métier, données incomplètes, doublons, informations obsolètes ou difficilement comparables entre réseaux.
Notre ambition est progressivement de construire une base qui s’améliore plutôt que de simplement stocker ce qu’on lui donne.
Tu travailleras notamment sur la qualité et la fraîcheur des données, la classification des métiers et entreprises, les référentiels, l’enrichissement, la détection d’anomalies et les mécanismes permettant aux utilisateurs de confirmer ou mettre à jour leurs informations.
Ton objectif n’est pas d’accumuler davantage de données : il est d’identifier quelle donnée est nécessaire pour créer de la valeur produit.
Selon les priorités et ton périmètre, tu pourras notamment travailler sur :
« Trouve-moi les diplômés travaillant dans la finance à Londres depuis plus de trois ans » puis d’exploiter directement ce segment.
Une fonctionnalité IA n’est pas terminée lorsqu’elle fonctionne bien pendant une démonstration.
Tu dois pouvoir répondre à des questions comme :
Quelle est la qualité réelle des résultats ? Sur quels cas l’agent échoue-t-il ? Comment mesurer cette qualité ? Quel est le coût d’une utilisation ? Quels clients génèrent ces coûts ? Quand faut-il garder un humain dans la boucle ? Quelles données l’agent a-t-il réellement le droit de consulter ?
Qualité, coûts, sécurité, RGPD, permissions et observabilité font partie du produit dès sa conception.
Tu pratiques régulièrement la discovery auprès de nos clients, administrateurs et utilisateurs.
Tu confrontes les entretiens aux données comportementales : usage des fonctionnalités, funnels, cohortes, rétention et différences entre segments de clients.
Tu explores plusieurs solutions avec le design et la tech, puis tu identifies le MVP qui permettra de tester réellement l’hypothèse.
Savoir réduire fortement un périmètre sans supprimer sa valeur est l’une des compétences les plus importantes du poste.
Notre ambition 2027 est importante : nous ne pourrons pas tout construire en même temps.
Tu devras donc savoir décider ce que nous construisons maintenant, ce que nous repoussons et ce que nous choisissons volontairement de ne pas faire.
Une fois le produit livré, tu participes également à son lancement avec le marketing, les Customer Success et les KAM et tu mesures son adoption réelle.
Nous voulons appliquer à notre propre organisation ce que nous construisons dans notre produit.
Tu utiliseras donc régulièrement l’IA et l’automatisation pour améliorer les processus Produit : synthèse de feedbacks, qualification des demandes, préparation de specs, analyse de données, documentation ou scénarios de recette.
Nous recherchons ici des automatisations fiables, mesurables et réutilisables, pas uniquement des démonstrateurs.
Tu as idéalement 5 à 10+ ans d’expérience en Product Management, avec une expérience significative sur un produit SaaS B2B.
Tu as déjà porté un périmètre produit de bout en bout : discovery, conception, delivery, lancement et mesure de l’adoption.
Tu es autonome dans l’analyse de données produit : SQL ou équivalent, funnels, cohortes, segmentation et analyse d’usage.
Tu as déjà réellement travaillé sur des produits ou fonctionnalités reposant sur de la Data, de l’IA ou de l’automatisation.
Tu possèdes suffisamment de culture technique pour discuter efficacement avec des développeurs sur des sujets d’API, modèle de données, architecture, sécurité ou orchestration.
Tu sais écrire clairement et documenter tes décisions et arbitrages.
Et surtout, tu sais prendre une ambition large et en sortir un premier produit suffisamment réduit pour être livré, mais suffisamment complet pour tester sa valeur.
Une expérience approfondie dans au moins deux des domaines suivants sera particulièrement pertinente : Data Products et Data Quality, LLM, Agent et IA générative, automatisation ou moteurs de règles, analytics et dashboards, API et produits plateforme.
Expérience d’un produit multi-tenant, B2B2C, packaging à l’usage, n8n/Make/Zapier ou scripting léger : ce sont des plus.
Il n’est pas nécessaire de connaître l’univers alumni ou l’enseignement supérieur.
Nous faisons évoluer notre organisation vers davantage d’écrit, des responsabilités clairement attribuées et moins de réunions inutiles. Nous aimons intégrer les outils d'IA pour nous aider à aller plus vite et à creuser plus rapidement en profondeur certains sujets.
Le PM dispose d’un véritable périmètre de décision.
Nous préférons également une expérimentation mesurée avec un critère de succès ou d’arrêt clair plutôt qu’un chantier de six mois dont personne ne sait vraiment mesurer la valeur.
Jira · Confluence · GitLab · Figma · Claude · n8n · Symfony/PHP · Vue.js · MariaDB · OpenSearch.
1. Entretien Product avec le Co-founder & CPO — environ 1 h 2. Cas pratique 3. Entretien avec 1 Lead Dev et le DG