Data Product Owner (she/he/they)
Green Hive Technology
Rola Data Product Ownera w software housie Grupy Żabka. Nie jest to rola techniczna (data engineer, data scientist), ale produktowa – łączysz biznes z zespołami data science i analitykami. Odpowiadasz za roadmapę i backlog projektów danych, priorytetyzujesz zadania, tłumaczysz wymagania biznesowe na techniczne, analizujesz dane i raportujesz wyniki. Pracujesz zdalnie, ale możesz korzystać z biur w Poznaniu i Warszawie. Produktem są rozwiązania data-driven dla ekosystemu Żabki (np. analityka wspierająca franczyzobiorców, systemy rekomendacyjne, genAI).
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: wielkość zespołu i struktura organizacyjna, szczegółowy zakres technologii używanych w projektach data science (oprócz sql i scrum).
Rola Data Product Ownera w software housie Grupy Żabka. Nie jest to rola techniczna (data engineer, data scientist), ale produktowa – łączysz biznes z zespołami data science i analitykami. Odpowiadasz za roadmapę i backlog projektów danych, priorytetyzujesz zadania, tłumaczysz wymagania biznesowe na techniczne, analizujesz dane i raportujesz wyniki. Pracujesz zdalnie, ale możesz korzystać z biur w Poznaniu i Warszawie. Produktem są rozwiązania data-driven dla ekosystemu Żabki (np. analityka wspierająca franczyzobiorców, systemy rekomendacyjne, genAI).
- ✓Praca w ramach Grupy Żabka – stabilność i realny wpływ na produkt używany przez miliony
- ✓Możliwość testowania innowacyjnych rozwiązań (genAI, data science)
- ✓Współpraca z ekspertami z różnych dziedzin
- !Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze
- !Niejasny podział obowiązków – rola łączy cechy PO, PM i analityka, może być szeroki zakres odpowiedzialności
- !Software house w grupie korporacyjnej – możliwe zależności decyzyjne od centrali
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Zbieranie i analiza wymagań biznesowych i technicznych od interesariuszy (biznes, franczyzobiorcy, działy operacyjne)
- •Zarządzanie backlogiem projektów data science – priorytetyzacja user stories, tasków, definiowanie akceptacji
- •Koordynowanie prac zespołów data science i analityki – planowanie sprintów, daily standupy, retrospektywy w Scrum
- •Analiza danych (SQL, narzędzia BI) – przygotowywanie insightów i rekomendacji dla biznesu
- •Tworzenie raportów i prezentacji podsumowujących wyniki projektów dla kierownictwa i interesariuszy
- •Identyfikowanie ryzyk i rozwiązywanie problemów na etapie definicji, realizacji i wdrożenia projektów
- •Przekładanie technicznych aspektów rozwiązań data science na język zrozumiały dla biznesu
- •Monitorowanie postępów projektów i raportowanie statusu do interesariuszy
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Osoba z co najmniej 2-letnim doświadczeniem w roli Product Ownera lub analityka biznesowego w projektach danych, która potrafi samodzielnie zarządzać backlogiem i priorytetyzować zadania w Scrum, ale może wymagać wsparcia przy głębszych analizach danych lub znajomości SQL.
Osoby szukające wyłącznie technicznej roli (coding daily) – to rola produktowa, nie programistyczna. Juniorzy bez doświadczenia w prowadzeniu projektów również nie będą odpowiedni.
- ?Ile osób liczy zespół, z którym będę pracować? Jaki jest podział ról (data scientists, analitycy, inżynierowie danych)?
- ?Jakie konkretne projekty data science są obecnie w toku lub planowane?
- ?Czy rola wiąże się z bezpośrednim kontaktem z franczyzobiorcami Żabki, czy tylko z wewnętrznymi interesariuszami?
- ?Jak mierzony jest sukces w tej roli? Jakie KPI są kluczowe?
- ?Czy w zespole używamy konkretnych narzędzi do zarządzania projektami (Jira, Confluence) i analizy danych (SQL, Python, Power BI)?
- ?Jaka jest ścieżka rozwoju na tym stanowisku? Czy istnieje możliwość awansu na bardziej strategiczne role?
- ?Czy w procesie rekrutacyjnym jest zadanie domowe lub case study?
- −Wielkość zespołu i struktura organizacyjna
- −Szczegółowy zakres technologii używanych w projektach data science (oprócz SQL i Scrum)
- −Czy rola wiąże się z dyżurami lub on-call?
- −Budżet na szkolenia i rozwój
- −Czy są jakieś konkretne certyfikaty mile widziane?
- −Jakie jest wynagrodzenie (widełki)?
Pracujesz w software housie, ale w ramach dużej grupy – równowaga między startupową elastycznością a korporacyjną stabilnością. Współpraca z ekspertami z różnych dziedzin (data science, genAI) sugeruje otwartą, innowacyjną atmosferę.
1. Przesłanie CV. 2. Krótka rozmowa telefoniczna (ok. 30 minut). 3. Rozmowa merytoryczna online. 4. Decyzja.