Octave Olivetti

Intervention au sein de la Direction des gestions d’actifs, dans un environnement finance de marché supervisant 323 Md€ d’actifs financiers. Cadrage d’un chatbot LLM text-to-SQL pour analystes financiers et fiabilisation d’un Data Hub Data Vault alimenté par Murex. J’ai clarifié les cas d’usage, les parcours utilisateurs, les limites d’usage, la logique de décision, le contexte utilisé par le LLM, le tool calling et l’intégration UI. En parallèle, j’ai conçu un framework de data quality Python/Spark couvrant 80+ tables Data Vault, avec des contrôles automatisés sur clés primaires, intégrité référentielle et cohérence inter-tables. Résultat : Recette fonctionnelle réduite d’environ 1 ETP/jour à quasi zéro, meilleure traçabilité des contrôles et alignement renforcé entre analystes, data engineering et outil LLM. Expertises : Product Ownership · LLM · Text-to-SQL · Data Quality · Python · Spark · SQL · Finance de marché · Murex · Data Vault

Pilotage Product Owner d’une plateforme data GCP pour CRM, CDP, BI et ML, ainsi que d’un programme privacy global dans un contexte luxe international : 18M+ contacts CRM, 32 pays et 12+ cas d’usage data. J’ai piloté la roadmap data platform & privacy, les arbitrages métier/IT/juridique, les COPIL, l’UAT et le roll-out. Le périmètre couvrait la CDP globale sur GCP, la segmentation self-service, le scoring Dataiku, l’activation Adobe Campaign, le data catalogue Data Galaxy, la gouvernance RGPD/privacy by design et l’adoption BI. Résultat : 12+ cas d’usage livrés sur 32 pays, time-to-market campagnes réduit de 3-7 jours à moins de 24h, 45+ tables CRM cataloguées, 7 dashboards Power BI et 50+ utilisateurs marketing accompagnés. Expertises : Product Ownership · CRM/CDP · GCP · BigQuery · Data Governance · Privacy by Design · RGPD · Data Catalogue · Power BI · OneTrust

Construction d’un pipeline NLP sur les avis clients La Redoute pour transformer des retours non structurés en signaux exploitables par les équipes produit, qualité et data client. J’ai développé un pipeline de bout en bout : ingestion API Bazaarvoice, collecte, nettoyage, structuration, clustering thématique et traitement de dizaines de milliers d’avis avec Python, spaCy, sklearn et gensim. Les résultats étaient structurés dans BigQuery puis exposés dans Power BI. Résultat : Avis clients transformés en signaux produit, qualité et sentiment exploitables, avec une base réutilisable pour enrichir les assets data client. Expertises : NLP · Python · GCP · BigQuery · Power BI · spaCy · sklearn · gensim · Customer Reviews · Clustering

Mission exploratoire sur la plateforme data Hive/Spark de 6Play, avec une base de 15M utilisateurs, pour identifier de nouveaux leviers de connaissance utilisateur et de monétisation média. J’ai construit des jobs Spark/Hive de segmentation audience, intégré des données géographiques externes, notamment INSEE et base nationale d’adresses, puis calculé des indicateurs d’inactivité, de conversion et d’enrichissement géographique. Les résultats étaient visualisés dans Tableau pour les équipes Marketing Business & Développement. Résultat : 15M utilisateurs 6Play analysés, segments audience et signaux géographiques rendus exploitables, premiers leviers data de monétisation audience identifiés. Expertises : Spark · Hive · SQL · Python · Tableau · Audience Analytics · Segmentation · INSEE · Monétisation

Pilotage et développement d’un POC de cartographie des risques juridiques et opérationnels pour grands opérateurs industriels, de la découverte métier jusqu’au prototype fonctionnel. J’ai conduit des interviews métier avec des acteurs industriels, cartographié les entités, activités, dépendances, scénarios de risque et réponses de crise, puis conçu un modèle de graphe configurable pour représenter les risques, responsabilités et impacts opérationnels. Le POC a été développé en Python/Flask avec interface web. Résultat : POC livré dans le scope de 6 mois, discovery métier structurée sur une nouvelle verticale produit, première expérience combinant cadrage produit, besoin métier et développement logiciel. Expertises : Product Discovery · Product Lead · Python · Flask · Modèle graphe · Risques opérationnels · Risques juridiques · POC

Automatisation du monitoring opérationnel de systèmes financiers internes pour une plateforme B2B fintech du Crédit Mutuel Arkéa. J’ai développé des algorithmes Python de parsing, rotation et interprétation de logs issus de systèmes financiers internes, puis généré des rapports Excel structurés pour améliorer le suivi opérationnel et la lisibilité des incidents ou comportements systèmes. La mission incluait l’alignement des formats de logs et des besoins de reporting avec les équipes concernées. Résultat : Reporting opérationnel automatisé sur une mission courte, logs financiers rendus exploitables par les équipes et base de monitoring plus lisible. Expertises : Python · Excel · Logs · Monitoring · Reporting · Systèmes financiers · Finance · Fintech B2B