À propos de Ady
Consultant indépendant spécialisé dans la qualité logicielle, la data et l'IA agentique, avec plus de 15 ans d'expérience sur des environnements CRM, e-commerce, data platforms et systèmes d'information d'entreprise.
J'interviens sur des projets où la fiabilité est critique : migration CRM, refonte de parcours digitaux, modernisation de plateformes data, validation de flux et qualité des données. Mon approche combine une méthode qualité issue du test management, une culture data orientée contrôle et traçabilité, et une utilisation pragmatique de l'IA agentique pour accélérer l'analyse, la documentation, le test design et le suivi opérationnel. J'accompagne les équipes qui passent d'un fonctionnement manuel et dispersé à des processus fiables, mesurables et mieux outillés.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 20 km), Lyon (jusqu’à 20 km), Cannes (jusqu’à 20 km), Bordeaux (jusqu’à 20 km), Montpellier (jusqu’à 20 km)
Expériences
- ADYGITAL CONSULTINGAI Product BuilderAGENCE & SSIIdécembre 2024 - mai 2026 (1 an et 5 mois)Neuilly-sur-Seine, France- Conception de dispositifs QA augmentés par l'IA : scénarios de test, critères d'acceptation, checklists de non-régression, analyse d'anomalies et documentation de validation.- Mise en place de contrôles automatisés dans les cycles de développement web et applicatif : lint, typecheck, tests, build, revue visuelle et contrôle du contenu avant livraison.- Création de workflows agentiques pour assister la revue, la documentation, la génération de contenu, la préparation de PR et la validation de livrables.- Cas d'usage PME : CRM, suivi d'actions, gestion de demandes, automatisation de livrables, structuration d'offres et enrichissement de données.
- CHANELClient Data Custodian · QA Production / Data QualityLUXEnovembre 2023 - septembre 2024 (10 mois)Paris, France- Contrôle de la qualité des données CRM : intégrité, complétude, cohérence, doublons, écarts entre systèmes et anomalies de structure.- Validation des traitements, flux batch, règles de gestion et impacts métier en environnements de tests et pré-Production.- Suivi des anomalies data, qualification des incidents, priorisation des corrections et coordination avec les équipes IT, data, CRM et métier.- Validation de flux entrants et sortants entre CRM global et régional ainsi que les workflows/pipelines (ordonnanceurs, agrégats, procédures stockées, ...).
- CHANELQA Lead & Data engineer · Migration CRM vers Modern Data StackLUXEmai 2021 - octobre 2023 (2 ans et 4 mois)Paris, France- Définition de la stratégie de test : périmètre, niveaux et types de test, environnements, jeux de données, responsabilités et critères de Go/No-Go.- Conception des plans de test, référentiels de scénarios, cas de test, procédures, scénarios BDD et matrices de traçabilité.- Validation des API REST, traitements batch, pipelines ETL/ELT et flux d'intégration entre CRM, e-commerce, data platforms et outils marketing.- Coordination des campagnes d'intégration, système, E2E et non-régression- Gestion du cycle de vie des anomalies et incidents, reporting qualité et arbitrages de mise en production.
Avis
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Formations
- Grade de Master en ManagementECOLE SUPERIEURE DE COMMERCE AMIENS PICARDIE2010
- BULATS - English Reading & Listening - Niveau CECRL B2Transfer2017
Certifications
- Google Prompting Essentialsan online non-credit course authorized by Google and offered through Coursera
- Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google CloudAutorisé par Google Cloud et proposé par l'intermédiaire de Coursera2025