Descrizione della Posizione Lavorativa

Azienda: Uno dei principali gruppi internazionali nella distribuzione di soluzioni e prodotti elettrici, nato in Francia e oggi presente in Europa e nel resto del mondo, con un network di circa 1.900 filiali distribuite in circa 19-21 Paesi e supportato da oltre 26.000 dipendenti.

Posizione: riportando al Digital Manager, la risorsa sarà responsabile dell'end-to-end Product Information Management (PIM) su una piattaforma che contiene circa 400.000 SKU, garantendo qualità, coerenza e completezza delle informazioni prodotto. Il ruolo include definizione e mantenimento di processi, standard e controlli di data quality e l'introduzione di soluzioni di AI per accelerare e migliorare la classificazione e l'arricchimento dei contenuti. È richiesta un'intensa collaborazione con Category/Acquisti, Marketing, E‑commerce e IT e il coordinamento di fornitori e partner tecnologici.

Responsabilità principali

• Data model & governance: definire e aggiornare il modello dati, categorie, attributi, regole e naming convention; gestire le evoluzioni del modello minimizzando l'impatto su processi e integrazioni; documentare data dictionary e standard di compilazione.
• Data onboarding & qualità: definire template e processi di raccolta, gestire caricamenti massivi; impostare controlli di data quality e gestire il backlog delle correzioni; monitorare KPI e proporre azioni correttive (es. classificazioni mancanti, attributi critici).
• Integrazioni e canali: collaborare con IT e Digital per assicurare coerenza tra PIM e ERP / e‑commerce / DAM / feed; supportare i requisiti dei diversi canali (filtri, export, cataloghi, marketplace).
• AI per miglioramento risultati: progettare ed evolvere casi d'uso AI per prodotto e customer experience; definire processi human-in-the-loop e criteri di controllo qualità; misurare performance (precision/recall, acceptance rate, time saving) e guidare iterazioni con IT e partner.
• Change management & stakeholder: coordinare stakeholder per garantire standard, SLA e adozione dei processi; formare gli utenti e produrre linee guida operative.

Competenze ed esperienza richieste

• Titolo di studio: laurea in Ingegneria Gestionale, Informatica, Data Management o affini.
• Esperienza: tipicamente 3-5+ anni in PIM / Product Data / MDM con responsabilità su qualità e modello dati.
• Esperienza nell'utilizzo di soluzioni AI a supporto della qualità dei dati e del business.
• Esperienza concreta di classificazione ETIM (classi e features) e gestione di regole/casi complessi.
• Competenze solide in data quality, normalizzazione e armonizzazione di attributi su cataloghi estesi.
• Ottima padronanza di Excel avanzato / Power Query e capacità di analisi dati strutturata.
• Lingue: Italiano fluente; inglese operativo (documentazione tecnica e interlocuzioni con fornitori/partner).

Nice to have

• Conoscenza di PIM Akeneo.
• Esperienza con strumenti/temi di Data Governance (DAMA o simili) e standard quali GS1/GTIN, UNSPSC.
• Esperienza in progetti AI/NLP applicati a dati prodotto (annotazione dataset, metriche, error analysis).
• Competenze di base in SQL (lettura/scrittura) e/o Python per controlli, trasformazioni e automazioni.
• Conoscenza del dominio tecnico (es. elettrico/industriale) e capacità di leggere schede tecniche.
• Rigorosità, attenzione al dettaglio e capacità di prioritizzare grandi volumi; pensiero analitico, approccio per standard e problem solving strutturato; comunicazione chiara e assertiva; capacità di gestire fornitori e stakeholder cross-funzionali; attitudine al miglioramento continuo e al change management.

Benefit

• Smart working: 2 giorni a settimana.
• Ottime possibilità di crescita professionale all'interno del gruppo.
• Sede: La Spezia (SP), Italia.

Requisiti

Laurea in Ingegneria Gestionale, Informatica, Data Management o titolo affine; esperienza tipica 3-5+ anni in PIM/Product Data/MDM con responsabilità su qualità e modello dati; esperienza nell'uso di soluzioni AI per qualità dati e business; esperienza concreta di classificazione ETIM; competenze solide di data quality, normalizzazione e armonizzazione; ottimo uso di Excel avanzato e Power Query; italiano fluente e inglese operativo.