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Malt Strategy
Arthur SoweAS

Arthur Sowe

CHEF DE PROJET DATA & IA đŸ§©

€670/day
Paris, FR
3-7 years
Gestion de projet agile
Microsoft Power BI
Jira
Modélisation des données
Backlog Refinement

Average response time: 1 hour

About Arthur

Product Owner IA et Consultant Data avec 5 ans d’expĂ©rience dans des environnements complexes (banque,assurance, luxe, Ă©nergie, transport). Reconnu pour ma capacitĂ© Ă  transformer des enjeux mĂ©tiers en produits data &IA concrets, Ă  piloter des backlogs orientĂ©s valeur et Ă  fĂ©dĂ©rer des Ă©quipes pluridisciplinaires en Agile.

Rapidement opĂ©rationnel sur l’ensemble du cycle produit : discovery, cadrage, delivery, mesure.

Disponible immédiatement pour des missions en cabinet de conseil.
Insurance
Banking and Financial Services
Rail and Public transport
Digital Business Models

  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

  • German

    Basic

Can work on-site
Paris (up to 50km), Reims (up to 50km), Lyon (up to 50km), Dijon (up to 50km)

Experience

  • CrĂ©dit Agricole Business Digital
    Digital business Analyst
    BANKING AND INSURANCE
    February 2026 - Today (4 months)
    Paris, France
    Contexte
    CABD : entitĂ© crĂ©Ă©e il y a moins de 6 mois. Mission — analyser les donnĂ©es e-business du groupe et proposer des axes d’amĂ©lioration concrets aux 39 caisses rĂ©gionales.

    Actions
    ‱ Analyse des donnĂ©es e-business (leads, taux de transformation, parcours) via MicroStrategy et Metabase, requĂȘtes SQL sur les bases de donnĂ©es groupe — pour identifier les leviers de performance et formuler des recommandations concrĂštes aux 39 caisses.

    ‱ POC ModĂšles Distributifs : suivi hebdomadaire sur 8 semaines via MicroStrategy et SQL — comparaison des taux de conversion par modĂšle distributif pour identifier le plus performant Ă  l’échelle groupe.

    ‱ Pilotage des campagnes Marketing Digital via Metabase et MicroStrategy — mesure du ROI de chaque action marketing pour dĂ©montrer la valeur apportĂ©e par CABD au groupe CrĂ©dit Agricole.

    ‱ Collaboration avec les Business Owners des 5 univers (assurance, conso, collecte, habitat, banque) — analyse des KPI de conversion des parcours digitaux via MicroStrategy pour orienter les dĂ©cisions produit.

    ‱ Production des bilans mensuels e-business via MicroStrategy et SQL — synthùse des performances par caisse pour alimenter les plans d’action des responsables d’animation et diffuser les best practices leads.

    RĂ©sultats
    ‱ CABD reconnue comme rĂ©fĂ©rence data e-business par les 39 caisses en moins de 6 mois d’existence — grĂące Ă  des analyses rĂ©guliĂšres, fiables et actionnables.

    ‱ ModĂšle distributif optimal identifiĂ© sur 8 semaines d’analyses recommandations actionnables transmises Ă  la direction groupe pour dĂ©ploiement Ă  grande Ă©chelle.
    Stratégie webmarketing Analyse de données Microstrategy Metabase Microsoft Excel
  • LVMH
    Analytics Engineer
    WINE AND SPIRITS
    August 2025 - Today (10 months)
    Paris, France
    Contexte
    Mission d’analyse de donnĂ©es industrielles Ă  forts enjeux opĂ©rationnels durant la pĂ©riode des vendanges, au sein du Service Informatique Industriel de LVMH. RĂŽle central d’exploitation des donnĂ©es capteurs (IoT) pour transformer des
    signaux bruts en indicateurs décisionnels, anticiper les risques qualité et outiller les équipes terrain dans le pilotage en temps réel des processus de fermentation.

    Actions
    ‱ Collecte, nettoyage et analyse des donnĂ©es critiques issues des capteurs IoT (temps, tempĂ©rature, CO₂) : structuration des flux de donnĂ©es brutes en indicateurs fiables et exploitables par les Ă©quipes opĂ©rationnelles.

    ‱ Conception et dĂ©ploiement de tableaux de bord temps rĂ©el (Power BI / GCP BigQuery) pour le suivi continu des indicateurs de fermentation, avec modĂ©lisation prĂ©dictive des pics de CO₂ permettant une anticipation proactive
    des risques qualité.

    ‱ Mise en place d’un systĂšme d’alertes automatiques basĂ© sur des seuils mĂ©tiers dĂ©finis avec les experts qualitĂ©, pour dĂ©clencher des actions correctives en temps rĂ©el et sĂ©curiser la traçabilitĂ© des donnĂ©es tout au long du
    processus.

    RĂ©sultats
    ‱ RĂ©duction significative des risques opĂ©rationnels et qualitĂ© grĂące Ă  une dĂ©tection prĂ©coce des anomalies de fermentation, dans un contexte de forte pression temporelle (vendanges).

    ‱ Gain de temps dĂ©cisionnel mesurable pour les Ă©quipes terrain : passage d’un pilotage rĂ©actif Ă  un pilotage prĂ©dictif, avec une confiance renforcĂ©e dans la donnĂ©e grĂące Ă  des indicateurs fiabilisĂ©s et centralisĂ©s.
    Microsoft Power BI SQL Power Automate Data Quality Machine learning
  • Groupama Nord-Est
    Data Product Owner
    BANKING AND INSURANCE
    September 2022 - September 2025 (3 years)
    Paris, France
    Contexte
    Mission menĂ©e au sein de la Caisse RĂ©gionale Groupama Nord-Est, dans un contexte de modernisation profonde du groupe : communautarisation des actions data autour d’un DWH groupe commun, standardisation des outils de
    pilotage (migration COGNOS vers Qlik Sense) et harmonisation des indicateurs entre caisses.

    RĂŽle central d’accompagnement de cette transformation data — faire adopter les nouveaux outils, aligner les pratiques mĂ©tiers sur les standards groupe, et valoriser la donnĂ©e comme levier de pilotage opĂ©rationnel et stratĂ©gique au sein de la caisse.

    Actions
    ‱ Construction et priorisation de la roadmap produit data selon les OKR mĂ©tiers et la valeur attendue par les directions.

    ‱ Gestion du backlog, rĂ©daction des user stories, animation des sprints avec les Ă©quipes data engineers et BI.

    ‱ DĂ©finition et fiabilisation des KPI stratĂ©giques — construction d’un dictionnaire de donnĂ©es partagĂ© entre 6 directions.

    ‱ Animation des instances de gouvernance produit (steering committees, ateliers de cadrage, revues de sprint).

    ‱ Conduite du changement : formations, ateliers d’acculturation data, supports pĂ©dagogiques pour les Ă©quipes mĂ©tiers.

    RĂ©sultats
    ‱ Migration rĂ©ussie COGNOS → Qlik Sense — adoption rapide sur l’ensemble des directions grĂące Ă  un change management structurĂ©.

    ‱ HomogĂ©nĂ©isation des indicateurs entre 6 directions — dĂ©cisions plus rapides et rĂ©duction des conflits d’interprĂ©tation.

    ‱ AmĂ©lioration significative de la confiance mĂ©tier dans les donnĂ©es et les reportings dĂ©cisionnels.
    Qlik SQL Data Governance Collibra Agile Project Management
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Education

  • DiplĂŽme d'ingĂ©nieur en informatique et Ă©lectronique
    POLYTECH DIJON
    2022
    DiplÎme d'ingénieur en informatique et électronique
  • Classes prĂ©paratoires
    Université Catholique Saint JérÎme Polytechnique CAMEROUN
    2019
    passage en cycle d'ingenieur, Classes préparatoires

Skill set

Python
SQL
ETL
Data Integrity and Governance
Agile Project Management
Digital Transformation
User Stories and Technical Specifications
Qlik
Microsoft Excel
API
Power Automate
Assurance IARD
Microstrategy

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