About Florent
- Les produits business embarquant des capacités exploitant la donnée (DS, Machine learning & IA)
- Les plateformes data (Data lake/Data warehouse) et leur exploitation
- Les produits et pratiques de gouvernance de données (MDM, Data catalog...)
- Vulgarisation -> Un produit pertinent passe par l'adhésion du métier. L'adhésion du métier passe par la compréhension du produit, aussi aride soit-il.
- Co-construction -> Les équipes de développements ne sont pas des chambres d'enregistrement. Un bon produit se construit à 4 mains.
- Qualité -> On ne développe pas de fonctionnalités que l'on ne sache pas tester.
- Delivery -> La montée en production est toujours la priorité n°1. On ne garde rien dans les cartons.
French
Native or bilingual
English
Fluent
Experience
- PMUProduct owner / Product managerENTERTAINMENT AND LEISUREApril 2021 - February 2024 (2 years and 10 months)Paris, France
Contexte
Le PMU souhaite moderniser une partie obsolète du coeur de son SI en construisant à partir de zéro l'application "DataHub". Ce nouveau systême doit permettre de :- Diffuser aux systèmes internes et aux partenaires internationaux du PMU des données en temps réel sur les courses hippiques françaises en cours et à venir
- Exposer un référentiel hippique permettant de connaitre le détail des carrières des chevaux et des socio-pros
Rôle
Au cours de la mission, le périmètre du produit grossissant, j'ai été amené à occuper deux rôles- Product owner : Conception des fonctionnalités, coordination avec l'équipe de développement, garant de la qualité et du delivery
- Product manager : Coordination avec les business owners et les autres equipes SAFe, Construction de la roadmap produit, Conduite du changement auprès des clients
Résultats obtenus
- MVP mis en service au bout de 2 ans
- Passage d'une solution en TMA à une solution 100% internalisée utilisant des technologies à l'état de l'art
- Evolution du périmètre fonctionnel
- Baisse du TCO de 1 M€ à < 500k€
- L'Oréal S.A.Consultant dataLUXURY GOODSJuly 2020 - January 2021 (6 months)Clichy, FrancePrise en charge du chantier "Qualité de donnée" au sein d'un programme transverse aux métiers finance, opération et R&D visant à la mise en place d'un système de gestion de la fiscalité sur la propriété intellectuelle. Le projet nécessite l'intégration, l'audit et le réalignement de sources et qualité variées.
Rôle
- Analyse exploratoire (via python) des différentes sources
- Etat des lieux de la qualité de donnée, identification des symptômes et mesure des impacts fiscaux
- Définition et suivi du plan de mise en qualité
Outils
- Python
- Planning analytics
- GivaudanData scientist & Product ownerCHEMICALApril 2016 - September 2019 (3 years and 6 months)Argenteuil, France
Contexte
Givaudan est le leader international de la création et la distribution de fragrances et d’arômes. En son sein, le service « Digital Strategy & Innovation » auquel j’étais rattaché constitue la tête de pont de l’organisation pour ce qui à trait aux nouvelles technologies. Il réalise des POC exploitant de nouvelles tendances ou technologies, puis accompagne la DSI dans l'industrialisation des produits les plus prometteurs.Rôle
- Mener des POCs incluant une composante data
- Développer des algorithmes de data science
- Assurer la transition des POCs validés vers la DSI
- Assurer une veille technologique et sectorielle
Réalisations
- Mise en place d'un modèle de labellisation automatique des notes olfactives
- Mise en place d’un modèle de prévision du prix de certaines matières premières
- Mise en place d’un système de recommandation interne permettant de suggérer aux commerciaux un produit correspondant au mieux aux attentes client parmi un large catalogue de références
- Définition et implémentation des briques analytiques embarquées dans un nouvel outil de conception de fragrances
- Exploitation de benchmarks marketing et corrélation des patterns d'ingrédients à des caractéristiques hédoniques.
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- Master in managementEDHEC Business school2014Cursus classique d'école de commerce, couvrant les fondamentaux de la gestion en entreprise : - La théorie économique (Micro-économie, Macro-économie, Institutions et Marchés, Statistiques...) - La finance (Comptabilité, Finance d'entrprise, Finance de marché...) - L'organisation en entreprise (Gouvernance, Gestion de projet, Conduite du changement...) - Les différents métiers (Operations, DAF, SI, RH, Marketing...)
- MSc. Strategy & organization consultancyEDHEC Business school2014Mastère spécialisé mené en parallèle de la dernière année du programme grande école. Cursus centré sur les métiers et l'industrie du conseil.