À propos de Octave
Product Owner Data & AI freelance, j'interviens quand un projet data ou IA doit être clarifié, priorisé et livré entre métiers, IT, data et juridique.
Je peux intervenir comme chef de projet data sur des sujets où il faut à la fois comprendre le besoin métier, tenir la roadmap, cadrer les arbitrages et garder le lien avec les équipes techniques.
Mes domaines d'expertise :
- Cadrage produit, roadmap, backlog, priorisation et gestion de projet data
- Coordination métiers, data engineering, CRM, BI, juridique et direction
- Data governance, data quality, RGPD, privacy by design et responsabilités
- CRM/CDP, Customer 360, activation marketing et pilotage de produits data
- Cadrage de cas d'usage LLM et agents IA : données autorisées, limites d'usage, évaluation, text-to-SQL, passage en production
J'ai travaillé chez Guerlain/LVMH, Galeries Lafayette et La Redoute sur des environnements grands comptes, multi-pays et réglementés : CDP globale, plateformes GCP, BigQuery, Airflow, SQL, Python, Dataiku, Power BI, data catalogue, activation CRM et gouvernance privacy.
Quelques repères : 18M+ contacts CRM sur 32 pays chez Guerlain, 20M+ contacts dédoublonnés dans un contexte M&A retail, cockpit CRM, reporting Power BI multi-marchés, 45+ tables CRM cataloguées. J'ai aussi mené une intervention data/IA en finance régulée autour d'un outil LLM text-to-SQL et de tests automatisés sur un Data Hub.
J’apporte une vision transverse et opérationnelle pour sécuriser les décisions, fluidifier la collaboration entre équipes et accélérer le passage à l’échelle des initiatives data & IA.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- Caisse des Dépôts et ConsignationsData & AI Project Lead / Product Owner LLMSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSaoût 2025 - novembre 2025 (3 mois)Paris, FrancePilotage d’un chatbot LLM text-to-SQL pour analystes de finance de marché et fiabilisation d’un Data Hub Data Vault alimenté par Murex, au service de 323 Md€ d’AUM.Objectif : cadrer les usages LLM, sécuriser la logique de décision et industrialiser une recette fonctionnelle quotidienne très manuelle pour la Caisse des Dépôts / gestion d’actifs.ContexteData Hub finance de marché avec plateformes décisionnelles existantes et contrôles quotidiens largement manuels. Un outil LLM text-to-SQL était en cours de livraison et nécessitait un cadrage métier : usages analystes, context engineering, tool calling, graphe de décision et intégration UI.Missions
- Cadrage métier du chatbot LLM text-to-SQL : besoins analystes, parcours d’usage, logique de décision, context engineering, tool calling et intégration UI.
- Framework de data quality Python / Spark sur 80+ tables Data Vault Murex : déduplication des clés primaires, intégrité référentielle, cohérence inter-tables et conformité fonctionnelle.
- Industrialisation de la recette Data Vault : remplacement de contrôles manuels par des contrôles automatisés, traçables et réutilisables.
- Interface MOA / Data / IA entre métiers, data engineering, analystes financiers et parties prenantes.
Résultats- Recette fonctionnelle réduite d’environ 1 ETP/jour à quasi zéro.
- Couverture de 80+ tables Data Vault Murex.
- Contrôles fiabilisés et meilleur alignement entre analystes, data engineering et outil LLM.
- Analyses ponctuelles accélérées via le chatbot text-to-SQL.
EnvironnementFinance de marché · Gestion d’actifs · Murex · Data Vault · Python · Spark · SQL · Data Quality · LLM · Text-to-SQL · Product Ownership · MOA Data · Context Engineering · Tool Calling - Guerlain LVMHProduct Owner Data Platform & PrivacyLUXEjuillet 2022 - juillet 2025 (3 ans)Paris, FrancePilotage Product Owner d’une plateforme data GCP pour CRM/CDP/BI/ML et programme privacy global Guerlain/LVMH : 18M+ contacts CRM, 32 pays, 12+ cas d’usage.Objectif: transformer une plateforme data en produit métier utilisé par CRM, marketing, BI et privacy, tout en sécurisant delivery, adoption et conformité.ContexteMaison beauté luxe internationale, plus de 1 Md€ de CA global, Consumer Data Warehouse/CDP, CRM cockpit, Data Galaxy et OneTrust. Double mandat data platform et privacy avec équipes métier, IT, data engineering et juridique.Missions
- Roadmap data platform & privacy : priorisation, backlog, arbitrages métier/IT/juridique, COPIL, UAT et roll-out.
- CDP globale GCP : architecture RAW/ODS/DWH/datamarts, déduplication, segmentation self-service, scoring Dataiku et activation Adobe Campaign.
- Data catalogue Data Galaxy : 45+ tables CRM, 7 datamarts BI, définitions, lignage, certification et data owners.
- Gouvernance RGPD/privacy by design : OneTrust, RoPA, LIAs/DPIAs, DSR, consentement, conservation et préparation contrôle CNIL.
Résultats- 12+ cas d’usage livrés sur 32 pays.
- Time-to-market campagnes réduit de 3-7 jours à moins de 24h.
- 45+ tables CRM cataloguées, 7 dashboards Power BI, 50+ utilisateurs marketing.
EnvironnementLuxe · CRM/CDP · GCP · BigQuery · Airflow · Python · SQL · Dataiku · Power BI · Adobe Campaign · OneTrust · Data Galaxy · Jira · Confluence - groupe Galeries LafayetteData ManagerMODE & COSMÉTIQUESjanvier 2021 - juillet 2022 (1 an et 6 mois)Paris, FrancePilotage de l’adoption data groupe Galeries Lafayette après le build Data Alliance: 5 enseignes, 10M+ contacts enrichis, retail media et gouvernance cross-brand.Objectif: passer d’une plateforme data disponible à des usages métiers mesurables : activation, data sharing, retail media, reporting COMEX et adoption transverse.ContexteAprès l’acquisition de La Redoute, la plateforme groupe devait créer des synergies entre enseignes tout en respectant les contraintes d’accès, de gouvernance et d’alignement exécutif.Missions
- Adoption data transverse sur 5 enseignes : enrichissement cross-brand, activation retail media Google/Criteo/Facebook et support BI.
- Data sharing cross-brand en clean room GCP-native : données hashées, gouvernance d’accès, enrichissement d’audiences, alignement COMEX.
- Chantiers post-acquisition La Redoute : frameworks de gouvernance cross-entités, data product catalogue, communauté data transverse.
- Maintien de la plateforme en parallèle de l’adoption : priorisation, coordination technique et management direct d’un Data Engineer.
Résultats- 10M+ contacts enrichis en cross-brand.
- Campagnes Criteo 15% moins chères grâce aux audiences groupe.
- Gouvernance et usages data portés auprès du COMEX.
EnvironnementRetail · M&A · GCP · BigQuery · Cloud Composer · Airflow · Python · Terraform · GitHub · Power BI · Tableau · Data Sharing · Retail Media
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Formations
- Master en Informatique / Génie logicielEPITECH2019Spécialisation en Data Engineering et Architecture Logicielle.
- Licence en Technologies de l'informationEPITECH2017
Certifications
- RGPD Maîtriser la réglementation sur la protection des donnéesORSYS2019