À propos de François
- Identification des cas d'usages data et IA à forte valeur ajoutée.
- Priorisation de roadmap.
- Architecture de plateforme data et choix d'outils
- Gouvernance
- Staffing
- Formation de vos équipes aux enjeux de la data et de l'IA
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Expériences
- FourseedsChief Technical Officer Data IACONSEIL & AUDITavril 2026 - Aujourd'hui (4 mois)La Madeleine, FranceStructuration et animation de l'équipe de développement. (8 développeurs)Pilotage de la roadmap technique de la Customer Data Plateform. (gestion de la dette technique, migration de l'infrastructure, évolutions fonctionnelles)Développement de l'offre d'accompagnement IA (formation, développement d'agents, MCP)
- Association HozanaResponsable DataSANTÉ & BIEN-ÊTREfévrier 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 6 mois)Lyon, France
- Data stack & infrastructure : Conception et déploiement de la data stack end-to-end (ingestion, transformation dbt, BI) à partir de sources hétérogènes (MySQL, GSheets, APIs tierces)
- Growth analytics : Ownership du funnel AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral) — définition des north star metrics, construction des dashboards de pilotage
- LTV & unit economics : Modélisation de la Lifetime Value donateur et analyse de la rentabilité par canal d'acquisition
- Data science produit : Développement d'un modèle de propension au don permettant de réduire la pression marketing et d'optimiser les coûts d'envoi (campagnes direct mail)
- Experimentation : Mise en place d'une culture A/B testing sur les features produit et les tunnels de conversion (formulaires de don)",
- Diffusion de la culture data : Formation des équipes et évangélisation de la culture data/IA à l'ensemble de l'organisation
- OneyManager Data ScienceBANQUE & ASSURANCESseptembre 2021 - février 2022 (5 mois)Croix, France
- Ownership des scores d'acceptation sur tout leur cycle de vie (conception, développement, validation, backtesting) — périmètre risque crédit, marketing et détection de fraude",
- Management de l'équipe data science (6 personnes)
- Pilotage du développement d'un score innovant basé sur les données open banking, intégrant de nouvelles sources comportementales pour enrichir l'évaluation du risque",
- Définition et priorisation de la roadmap data de la direction des risques",
- Évangélisation data & IA : animation de sessions de vulgarisation sur des sujets techniques (machine learning, scoring, open banking) auprès des équipes métier"
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4
Formations
- DEA, Automatique et informatique industrielleUniversité Lille I2004DEA, Automatique et informatique industrielle
- Hautes Etudes d'Ingénieur Informatique IndustrielleHEI2004Hautes Etudes d'Ingénieur Informatique Industrielle
Certifications
- Certificat "Créer de la Valeur avec la Data et l'IA"EDHEC2025
- Data ScientistENSAE Formation Continue2015