Ă propos de Arthur
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- CrĂ©dit Agricole Business DigitalDigital business AnalystBANQUE & ASSURANCESfĂ©vrier 2026 - Aujourd'hui (4 mois)Paris, FranceContexteCABD : entitĂ© créée il y a moins de 6 mois. Mission â analyser les donnĂ©es e-business du groupe et proposer des axes dâamĂ©lioration concrets aux 39 caisses rĂ©gionales.Actionsâą Analyse des donnĂ©es e-business (leads, taux de transformation, parcours) via MicroStrategy et Metabase, requĂȘtes SQL sur les bases de donnĂ©es groupe â pour identifier les leviers de performance et formuler des recommandations concrĂštes aux 39 caisses.âą POC ModĂšles Distributifs : suivi hebdomadaire sur 8 semaines via MicroStrategy et SQL â comparaison des taux de conversion par modĂšle distributif pour identifier le plus performant Ă lâĂ©chelle groupe.âą Pilotage des campagnes Marketing Digital via Metabase et MicroStrategy â mesure du ROI de chaque action marketing pour dĂ©montrer la valeur apportĂ©e par CABD au groupe CrĂ©dit Agricole.âą Collaboration avec les Business Owners des 5 univers (assurance, conso, collecte, habitat, banque) â analyse des KPI de conversion des parcours digitaux via MicroStrategy pour orienter les dĂ©cisions produit.âą Production des bilans mensuels e-business via MicroStrategy et SQL â synthĂšse des performances par caisse pour alimenter les plans dâaction des responsables dâanimation et diffuser les best practices leads.RĂ©sultatsâą CABD reconnue comme rĂ©fĂ©rence data e-business par les 39 caisses en moins de 6 mois dâexistence â grĂące Ă des analyses rĂ©guliĂšres, fiables et actionnables.âą ModĂšle distributif optimal identifiĂ© sur 8 semaines dâanalyses recommandations actionnables transmises Ă la direction groupe pour dĂ©ploiement Ă grande Ă©chelle.
- LVMHAnalytics EngineerVINS & SPIRITUEUXaoĂ»t 2025 - Aujourd'hui (10 mois)Paris, FranceContexteMission dâanalyse 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 dâexploitation des donnĂ©es capteurs (IoT) pour transformer dessignaux bruts en indicateurs dĂ©cisionnels, anticiper les risques qualitĂ© et outiller les Ă©quipes terrain dans le pilotage en temps rĂ©el des processus de fermentation.Actionsâą Collecte, nettoyage et analyse des donnĂ©es critiques issues des capteurs IoT (temps, tempĂ©rature, COâ) : structuration des flux de donnĂ©es brutes en indicateurs fiables et exploitables par les Ă©quipes opĂ©rationnelles.âą 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 COâ permettant une anticipation proactivedes risques qualitĂ©.âą Mise en place dâun systĂšme dâalertes 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 duprocessus.RĂ©sultatsâą 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).âą Gain de temps dĂ©cisionnel mesurable pour les Ă©quipes terrain : passage dâun 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.
- Groupama Nord-EstData Product OwnerBANQUE & ASSURANCESseptembre 2022 - septembre 2025 (3 ans)Paris, FranceContexteMission 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 dâun DWH groupe commun, standardisation des outils depilotage (migration COGNOS vers Qlik Sense) et harmonisation des indicateurs entre caisses.RĂŽle central dâaccompagnement de cette transformation data â 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.Actionsâą Construction et priorisation de la roadmap produit data selon les OKR mĂ©tiers et la valeur attendue par les directions.âą Gestion du backlog, rĂ©daction des user stories, animation des sprints avec les Ă©quipes data engineers et BI.âą DĂ©finition et fiabilisation des KPI stratĂ©giques â construction dâun dictionnaire de donnĂ©es partagĂ© entre 6 directions.âą Animation des instances de gouvernance produit (steering committees, ateliers de cadrage, revues de sprint).âą Conduite du changement : formations, ateliers dâacculturation data, supports pĂ©dagogiques pour les Ă©quipes mĂ©tiers.RĂ©sultatsâą Migration rĂ©ussie COGNOS â Qlik Sense â adoption rapide sur lâensemble des directions grĂące Ă un change management structurĂ©.âą HomogĂ©nĂ©isation des indicateurs entre 6 directions â dĂ©cisions plus rapides et rĂ©duction des conflits dâinterprĂ©tation.âą AmĂ©lioration significative de la confiance mĂ©tier dans les donnĂ©es et les reportings dĂ©cisionnels.
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