Avsnitt
-
Marie Douriez est Machine Learning Engineer chez 360Learning, la plateforme qui permet aux entreprises de créer des formations et de piloter leur suivi par leurs collaborateurs. Avant ça, elle est passée par Netflix et Lyft, 2 boîtes américaines connues pour être extrêmement data-driven. 360Learning compte près de 2000 clients en Europe et aux US. Ils sont 400 salariés dont 80 ingénieurs. Marie nous parle d’un projet GenAI qui permet à leurs utilisateurs de créer des cours en quelques minutes qui est aujourd’hui live dans le produit.
On aborde :
🔥 Son parcours et son passage à San Francisco : Berkeley, Lyft, Netflix
🔥 Les grandes phases du projet GenAI et l’usage de GPT-4
🔥 Les challenges principaux : expérience utilisateur, personnalisation, métriques de succès…
🔥 L'évolution du métier de Machine Learning Engineer.
---
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Eulidia, le cabinet de conseil et d'expertise technique spécialisé sur la data et l'IA.
👉 Contactez Benjamin pour vous faire accompagner
Son mail : [email protected]
Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/cohenlhyver/
👉 Mettez Elisa également dans la boucle
Son mail : [email protected]
Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/elisa-charbonnier-737219121/
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:31 Intro
05:14 Le projet GenAI développé par 360Learning
10:22 Comment ils utilisent GPT-4
12:38 Les dernières features développées
17:22 L'évolution du métier de Machine Learning Engineer
19:17 Les challenges principaux : XP utilisateur, personnalisation…
22:57 Le bilan
24:14 Les next steps : nouveaux produits GenAI notamment pour améliorer l'XP côté élève
25:12 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
---
📚 RESSOURCES
- Data Driven 101, le podcast de Marc Sanselme
- Les meetups Generative AI Paris
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#117 - Eulidia : Tout comprendre sur les IA Génératives
#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science
#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA
---
👋 PLUS DE CONTENU DATA ?
1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳
2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌
---
🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT
1/ Abonnez-vous 🔔
2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
Natacha Njongwa Yepnga est Senior Data Scientist et est actuellement Consultante à la Société Générale. Elle est surtout l’une des plus grandes influenceuses data en France avec +26 000 followers sur LinkedIn et +10 000 abonnés à sa chaîne Youtube LeCoinStat. Elle y partage du contenu sur des sujets techniques ou des conseils de carrière à destination des profils data.
On aborde :
🔥 Son parcours et ce qui la motive à créer du contenu
🔥 Les différents métiers data et les études à suivre pour se former
🔥 Sa vision sur le métier de Data Scientist : est-ce que le métier est saturé ?
🔥 Ses recommandations pour bien se préparer aux entretiens d’embauche.
---
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par DataBird, le bootcamp spécialisé sur la Data.
👉 Lien vers leur site internet : bit.ly/47UthCv
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:40 Intro
03:35 Quelles études pour travailler ou se reconvertir dans la data ?
08:29 Les différents métiers de la data
11:36 Est-ce que le métier de Data Scientist est saturé sur le marché aujourd'hui ?
15:07 Vers quel type d'entreprise se diriger ?
16:37 Comment préparer les entretiens d'embauche
18:35 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
---
📚 RESSOURCES
StatQuest de Josh Starmer
Machine Learnia de Guillaume Saint-Cirgue
Cassie Kozyrkov
Willis Nana
Kevin Rosamont
Benjamin Ejzenberg
The Diary of a CEO de Steven Bartlett
Linchpin de Seth Godin
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo
#118 - Reconversion | Des Ressources Humaines à Data Analyst spécialisée RH
#103 - Reconversion | De Responsable Études de Marché à Data Analyst
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
Saknas det avsnitt?
-
Christophe Blefari est Senior Data Engineer et auteur de la célèbre newsletter data française Blef.fr. Il est l’un des plus gros experts data en France et est d’ailleurs membre du collectif de freelances DataGen. Il revient nous parler des dernières actualités data, notamment du débat qui échauffe les esprits ces dernières semaines : est-ce la fin de la Modern Data Stack ?
On aborde :
🔥 Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?
🔥 Ce qu’on observe auprès de l’écosystème français
🔥 Le retour de Christophe sur la dernière conférence DuckDB
🔥 La “Fast news” de Christophe : SDF, nouvelle alternative à dbt ?
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Vous avez un projet data ? On a l'équipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.
👉 Rencontrez-nous ici.
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:27 Intro
02:23 Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?
05:41 Retour sur l’adoption massive du concept de Modern Data Stack
20:50 Zoom sur l’écosystème Data Stack en France
29:46 Nouveauté DuckDB : l'outil sort en version 1 à l'été 2024
35:12 La Fast news de Blef : SDF, la nouvelle alternative de bdt.
---
📚 RESSOURCES
- Fundamentals of Data Engineering de Joe Reis
- Les replays du Data Council à Austin 2024 ne sont pas encore sortis. Voici la chaîne YouTube
- L’article sur SDF, l’alternative à dbt
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment
#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari 🎁
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari (Aka Blef.fr)
---
👋 PLUS DE CONTENU DATA ?
1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳
2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌
---
🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT
1/ Abonnez-vous 🔔
2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (3-4 MIN) POUR TENTER DE GAGNER UNE MONTRE FITBIT : https://bit.ly/3uwlqNH 🎁
Arnaud Grojean est Chief Data & Analytics Officer Europe chez Carrefour, le leader de la grande distribution en Europe. Ils sont aujourd’hui 150 au sein de l’Analytics Factory. Il est venu nous parler de son plus gros challenge : passer la data à l’échelle via la création d’une Analytics Factory.
On aborde :
🔥 Son parcours pour devenir Chief Data & Analytics Officer Europe
🔥 La phase Data Lab et le passage à l’échelle avec l’Analytics Factory
🔥 L’approche adoptée et les objectifs de l’Analytics Factory
🔥 Les principaux challenges et les prochaines étapes.
---
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par DataGalaxy, le Data Catalog utilisé par plus de 150 clients dans le monde (Total, SNCF ou Bank of China aux US).
👉 Réservez une demo : https://bit.ly/3P0DQNA.
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:44 Intro
03:45 Le parcours d’Arnaud
05:50 Prouver l’impact de la data (Data Lab)
08:43 Scaler l’usage de la data (Analytics Factory)
11:22 Deux use cases
14:42 Les challenges rencontrés : prioriser les projets et s’adapter au marché
19:47 La data victime de son succès chez Carrefour
21:58 Les next steps : extension géographique, acculturation data et formations
24:56 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
---
📚 RESSOURCES
Cassie Kozyrkov : son LinkedIn, sa chaîne YouTube et son Medium
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data
#84 - Veepee : Utiliser les Data Contracts pour scaler sa Data Platform
#54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer
---
👋 PLUS DE CONTENU DATA ?
1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳
2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌
---
🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT
1/ Abonnez-vous 🔔
2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
Laura Chane Ching était cheffe de projet RH chez Decathlon et s’est reconvertie vers un rôle de Data Analyst spécialisée RH toujours chez Decathlon (aka People Analytics).
On aborde :
🔥 Son parcours et les facteurs qui l’ont poussée à se reconvertir dans la data
🔥 Le choix de la formation DataBird et le soutien de Decathlon
🔥 La transition et ses chantiers au sein du département People Analytics
🔥 Ses conseils pour réussir une reconversion en data.
---
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par DataBird, le bootcamp spécialisé sur la Data.
👉 Lien vers leur site internet : bit.ly/47UthCv
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:51 Intro
02:35 Qu’est-ce que le People Analytics ?
04:49 Le déclic pour se reconvertir
05:42 Pourquoi DataBird ?
07:07 La transition vers son nouveau poste
09:24 Ses nouvelles missions
12:09 Les compétences acquises lors de la formation qu’elle utilise au quotidien
13:08 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
---
📚 RESSOURCE
ChatGPT
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#103 - Reconversion | De Responsable Études de Marché à Data Analyst
#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo
#60 - Décathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer
---
👋 PLUS DE CONTENU DATA ?
1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳
2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌
---
🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT
1/ Abonnez-vous 🔔
2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (3-4 MIN) POUR TENTER DE GAGNER UNE MONTRE FITBIT : https://bit.ly/3uwlqNH 🎁
Benjamin Cohen-Lhyver est expert et docteur en Data Science & en IA, et également Chief Data Science Officer chez Eulidia, le cabinet de conseil et d'expertise technique spécialisé sur la data et l'IA.
On aborde :
🔥 Les étapes d’un projet GenAI en entreprise : cadrage, sélection des modèles, industrialisation
🔥 Les différents types de modèles et leurs avantages : Propriétaire, Open Source, OpenAI, Mistral, etc.
🔥 La définition des concepts clés : transformers, RAG, “LLM as a judge”, etc.
🔥 Ses prévisions pour le futur à l’ère de l’Intelligence Artificielle.
---
❤️ PARTENAIRES
Ce podcast est rendu possible par :
DataGalaxy, le Data Catalog utilisé par plus de 150 clients dans le monde (Total, SNCF ou Bank of China aux US).
👉 Réservez une demo : https://bit.ly/3P0DQNA
Eulidia, le cabinet de conseil et d'expertise technique spécialisé sur la data et l'IA.
👉 Contacter Benjamin sur LinkedIn https://www.linkedin.com/in/cohenlhyver/ ou par mail à [email protected]
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:39 Intro
03:06 Zoom sur les Transformers
08:24 Cadrer un projet GenAI
11:04 Comment choisir le bon LLM ?
15:52 Que choisissent les boîtes aujourd’hui ? Open Source ou Propriétaire ?
18:59 Zoom sur Mistral
20:35 Utiliser des LLM as a judge
24:02 Industrialiser un projet GenAI
26:51 Zoom sur les RAGs
28:28 Les plus gros challenges des projets GenAI
30:39 A quoi ressemblera le monde de demain ?
33:52 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
---
📚 RESSOURCES
Les subreddits LocalLLaMA, machinelearningnews et datascience
La chaîne YouTube 3Blue1Brown
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science
#89 - Therapixel : Détecter le cancer grâce à l’IA
#122 - L’épisode 360Learning mentionné avec Benjamin sera publié le 13/04. Abonne-toi pour ne pas rater sa sortie !
---
👋 PLUS DE CONTENU DATA ?
1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳
2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
Mabrouk Gadri est Senior Solution Engineer chez Fivetran, l’ETL moderne qui a été adopté par énormément de boites en France et dans le monde, aussi bien des startups que des grands groupes du CAC40.
On aborde :
🔥 Ce qu’est un ETL Moderne et les différentes solutions du marché
🔥 Pourquoi les entreprises choisissent Fivetran ?
🔥 L’adoption croissante des ETL modernes par les grands groupes
🔥 Comment les IA Génératives impactent ce marché.
---
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Fivetran
👉 Lien vers leur site internet : https://bit.ly/3Tm34ax
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:55 Intro
04:22 Qu’est-ce qu’un ETL moderne ?
07:37 Qu’est-ce qui distingue Fivetran des autres solutions ?
10:23 L’adoption croissante des ETL modernes par les grands groupes
13:13 Quel est l’impact des IA génératives sur ce marché ?
15:36 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
---
📚 RESSOURCES
- Le Medium Towards Data Science
- Le LinkedIn de Mabrouk
- Le LinkedIn de Bill Hillman
- La chaîne Ternary Data de Joe Reis
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks
#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer
---
👋 PLUS DE CONTENU DATA ?
1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳
2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (3-4 MIN) POUR TENTER DE GAGNER UNE MONTRE FITBIT : https://bit.ly/3uwlqNH 🎁
Lucie Bailly est Data Product Manager chez Doctolib, la licorne française qui propose une plateforme de prise de rendez-vous avec des médecins et qui permet également de faire de la téléconsultation. Elle est présente en France, en Allemagne et en Italie, et est aujourd’hui utilisée par 340 000 personnels de santé et plus de 80 millions de patients.
On aborde :
🔥 L’organisation Data chez Doctolib et son rôle de Data Product Manager
🔥 Son plus gros challenge : déployer Tableau à l’échelle auprès de 2000 utilisateurs
🔥 Les étapes clés : audit, POC, implémentation technique, gouvernance, ouverture, run
🔥 La difficulté majeure : la phase d’itération nécessaire au moment de l’ouverture de l’outil aux équipes (ex : process, documentation)
---
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par DataGalaxy, le Data Catalog utilisé par plus de 150 clients dans le monde (Total, SNCF ou Bank of China aux US).
👉 Réservez une demo : https://bit.ly/3P0DQNA
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:25 Intro
04:33 L'organisation Data chez Doctolib
05:45 Les principaux chantiers de Lucie
07:07 Son challenge principal : scaler son outil de Data Visualisation
09:55 Etape 1 : audit
10:58 Etape 2 : POC
13:00 Etape 3 : implémentation technique
15:13 Etape 4 : ouverture de l'outil aux équipes Data
17:16 Etape 5 : run
17:47 Sa plus grosse difficulté : l’ouverture aux équipes
20:53 Le Data Enablement chez Doctolib
22:22 Ses conseils pour scaler sa Data Visualisation
24:13 La stack data chez Doctolib
24:39 Les prochaines étapes
26:46 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
---
📚 RESSOURCE
Dear Data de Giorgia Lupi
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#97 - Contentsquare : Lancer l’équipe Product Analytics
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
#11 - Doctolib : Accélérer la mise à disposition des données grâce à une réorganisation
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer
---
👋 PLUS DE CONTENU DATA ?
1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳
2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
🎁 LINK TO THE QUESTIONNAIRE TO WIN A FITBIT WATCH: https://bit.ly/3uwlqNH 🎁
Emmanuel Martin-Chave is VP Data at BlaBlaCar, the French unicorn who offers several mobility services. I had already welcomed him on the podcast to know more about their data strategy in the episode #13. This time, we talk about management.
We cover:
🔥 What the Data department looks like today
🔥 How to introduce “Middle Managers” (Manu prefers “Front Line Managers”)
🔥 How to create a great path for Individual Contributors
🔥 Why it’s crucial to anticipate recruitments 3 years in advance when you’re 50 in the team.
---
❤️ SPONSOR
This episode is brought to you by DataGalaxy, the Data Knowledge Catalog used by over 150 companies such as Total, SNCF, and Bank of China in the United States.
👉 Request a demo: https://bit.ly/3wxX06Z
---
🎬 CHAPTERS
00:00 Trailer
01:45 Intro
02:35 What the Data department looks like
03:38 Why and how to introduce middle managers?
07:51 The importance of having a mix between Individual Contributors (IC) & Managers
10:29 The current mix between IC & Managers at BlaBlaCar
13:22 The challenges associated with this organization
17:11 How to create a great path for IC
22:26 Why it’s crucial to anticipate recruitments 3 years in advance when you’re 50 in the team
25:13 His main challenges in terms of management
29:18 The next steps of the Data team
30:34 Last questions (ressources, tips…)
---
📚 RESSOURCE
An Elegant Puzzle by Will Larson
---
🧐 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE
🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment
🇬🇧 #96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused
#13 - BlaBlaCar : Fournir de la donnée et des algorithmes à l'entreprise
---
💪 GOT A DATA PROJECT?
DataGen is also a collective of data freelancers from top companies (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... We have the team that you need!
👉 Meet us
---
🎙 SUPPORT THE PODCAST FOR FREE
1/ Subscribe 🔔
2/ Leave a 5 stars review on Apple Podcasts here 🥰
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
Marie Sacksick est Head of Data chez CybelAngel et co-organisatrice des meetups WiMLDS (Women in Machine Learning and Data Science), la communauté mondiale regroupant les femmes passionnées par le Machine Learning et la Data Science.
On aborde :
🔥 Pourquoi créer Women in Machine Learning and Data Science (WiMLDS) ?
🔥 Les objectifs et les challenges de ces meetups : créer des role models et un réseau de soutien et d'expertise
🔥 Leur organisation et leurs actions aux quotidien (talks croisés, articles…)
🔥 Leur plus grosse réussite : attirer autant de femmes que d’hommes.
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:03 Intro
04:41 Pourquoi créer WiMLDS ?
06:07 Leurs objectifs
08:12 Leurs challenges
09:13 L’organisation des meetups
11:54 Leurs réussites
13:29 Leurs next steps
14:35 Le conseil de Marie
---
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Marie
- Le LinkedIn de Clara
- Les meetups WiMLDS
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#107 - Inclusion In Data | Leader le collectif Women@Google avec Taline Mouradian
#88 - Inclusion In Data | Créer une équipe inclusive avec Sébastien Garcin
#61 - Inclusion In Data | Le management au féminin et les quotas avec Christelle Marfaing
---
🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT
1/ Abonnez-vous 🔔
2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (3-4 MIN) POUR TENTER DE GAGNER UNE MONTRE FITBIT : https://bit.ly/3uwlqNH 🎁
Loïc Magnien est Head of Data chez MyLight Systems, la scale up pionnaire de l’autoconsommation solaire qui permet aux particuliers et aux entreprises de faire des économies d'énergie. Ils ont levé 100 millions d’euros en 2023 et Loïc revient sur son plus gros challenge de ces dernières années : migrer vers une Modern Data (& AI) Stack.
On aborde :
🔥 Le contexte chez MyLight Systems avant de migrer vers la Modern Data (& AI) Stack
🔥 Les 3 étapes clefs de la migration : état des lieux, POC et industrialisation
🔥 La plus grosse difficulté de Loïc : continuer de servir le Business
🔥 La stack data et l'organisation des équipes.
---
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par DataGalaxy, le Data Catalog utilisé par plus de 150 clients dans le monde (Total, SNCF ou Bank of China aux US).
👉 Réservez une demo : https://bit.ly/3P0DQNA
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:38 Intro
06:55 Les grandes étapes clés
07:39 Etape 1 : le POC
11:58 Etape 2 : Documentation
13:07 Etape 3 : Rationnalisation des rapports
15:36 Focus sur DBT
17:06 Le plus gros challenge de Loïc pendant sa migration : continuer à servir le Business
19:44 La stack data
20:33 Focus sur Databricks
22:46 L'orga des équipes
23:34 Leurs next steps
24:41 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
---
📚 RESSOURCES
- Scaling People de Claire Johnson
- Futureproof: 9 Rules for Humans in the Age of Automation de Kevin Roose
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer
---
👋 PLUS DE CONTENU DATA ?
1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳
2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (3-4 MIN) POUR TENTER DE GAGNER UNE MONTRE FITBIT : https://bit.ly/3uwlqNH 🎁
Sébastien Thomas est co-fondateur et CEO de DataGalaxy, le Data Catalog qui est utilisé par plus de 150 clients dans le monde tels que Total, SNCF, Swiss Life ou Bank of China aux US. Il nous fait une masterclass sur la mise en place d’un Data Catalog.
On aborde :
🔥 Qu’est-ce qu’un Data Catalog et dans quel contexte c’est nécessaire ?
🔥 L’importance du sponsorship et la bonne méthode : procéder par use case et par itération
🔥 Les phases clés : collecter ses métadonnées, compléter le glossaire…
🔥 Le marché du Data Catalog et les différentes solutions.
---
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par DataGalaxy.
👉 Réservez une demo : https://bit.ly/3P0DQNA
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:55 Introduction
01:27 Le parcours de Sébastien
02:32 Qu’est-ce qu’un Data Catalog ?
04:25 Dans quel contexte c’est utile
05:56 A partir de quelle taille d'entreprise ?
06:37 Les différentes étapes
10:43 Les écueils à éviter
12:24 Les fonctionnalités d'un Data Catalog
17:52 Les utilisateurs du Data Catalog
20:15 Les différentes solutions sur le marché
22:30 Les ressources recommandées par Sébastien
24:36 Ce qu'il aime dans la data
24:58 Ce qui l’a le plus fait progresser
25:41 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné
---
📚 RESSOURCES
- Brent Dykes (sa page LinkedIn, son livre)
- Chat Sanderson
- Data Model Storytelling de Larry Burns
- La chaîne Youtube Science Etonnante
---
🧐 AUTRES ÉPISODES
#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer
---
👋 PLUS DE CONTENU DATA ?
1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳
2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
Anne-Sophie Lavelle est Lead Product Data Science chez Back Market, la licorne française qui propose une marketplace de produits reconditionnés. Elle nous parle de la stratégie Data Science développée chez Back Market et de l’algorithme Back Box. 🤫
On aborde :
🔥 Le rôle d’un Lead Product Data Science chez Back Market
🔥 Leur contexte Data Science (ex : focus sur un algorithme pendant en 5 ans)
🔥 L’organisation de l’équipe Data Science et les nouveaux projets
🔥 Les challenges et les next steps du département.
---
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Data Bird, l'acteur qui accompagne les entreprises dans leur transformation data via des programmes sur mesure de montée en compétence.
👉 Lien vers leur site internet : http://bit.ly/41UbJVr.
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:30 Introduction
02:14 Le parcours d’Anne-Sophie
04:52 Le rôle d’un Product Manager Data Science
07:34 Le contexte Data Science chez Back Market
09:12 Ce qu’on voit souvent sur le marché : trop de projets en parallèle
12:34 Le 1er projet de Machine Learning
16:21 Un autre projet de Machine Learning
19:00 L’organisation interne de l’équipe Data Science
23:56 Quelques outils utilisés
26:15 Les challenges qu’elle a rencontrés
28:28 Les next steps pour l’équipe Data Science
30:25 Les ressources qu’elle conseille
31:16 Ce qu’elle aime dans la data
32:29 Ce qui l’a le plus fait progresser
32:05 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné
---
📚 RESSOURCES
Les blogs Tech d’Uber, BlaBlacar, et de Meta
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#105 - Déployer une stratégie IA Générative avec Mick Levy
#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science
#63 - Back Market : Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer
---
👋 PLUS DE CONTENU DATA ?
1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳
2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
Philippe Lima est Head of Customer Success chez Aircall, la licorne française qui propose une plateforme téléphonique à destination des équipes Sales et Support. Cet épisode intervient dans la série “Data User” dont l'objectif est de comprendre comment les autres départements de boîtes très data driven utilisent la data. J’avais déjà reçu Edouard, le Directeur Data d’Aircall, dans l’épisode #14 et avais été scotché par leur maturité data.
On aborde :
🔥 Le parcours de Philippe et le métier de Customer Success Manager
🔥 Les 3 grands chantiers Customer Success chez Aircall (opportunités, renouvellement et “Red Flags”)
🔥 Les outils qu’ils utilisent (Salesforce, Totango, Looker…)
🔥 La collaboration avec l’équipe Data d’Aircall.
---
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par DataBird, le bootcamp spécialisé sur la Data.
👉 Lien vers leur site internet : http://bit.ly/47UthCv
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:28 Introduction
02:09 Le parcours de Philippe
03:05 Le job de Customer Success Manager, c’est quoi ?
04:41 Les 3 grands chantiers Customer Success chez Aircall : le Pipeline, le Renouvellement et les Red Flags
12:32 Focus sur le KPI "Net MRR Churn" ou "Net Retention" d'Aircall
14:19 Les outils utilisés pour analyser la donnée
16:08 Focus sur Totango
19:13 Focus sur Looker
20:37 Les plus gros challenges Data Analytics rencontrés par Philippe
22:37 Les conseils de Philippe pour une bonne collaboration entre Data et Customer Success
25:10 La recommandation de contenu de Philippe
---
📚 RESSOURCE
Le podcast This is Growth de Daphné Costa Lopez (Dir. CS chez Hubspot)
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment
#69 - Data User | Utiliser la data en tant que Growth avec Jordan et Bulldozer
#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer
---
🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT
1/ Abonnez-vous 🔔
2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
Virginie Cornu est l’ex-VP Data de Jellysmack, la licorne franco-américaine qui produit des chaînes de contenu sur les réseaux sociaux et qui propose une technologie IA à destination des créateurs de contenu. Elle nous parle de l’approche Data Mesh qu’elle a mise en place.
On aborde :
🔥 Les raisons qui ont poussé Jellysmack à mettre en place une approche Data Mesh
🔥 L’organisation en interne pour basculer vers une approche Data Mesh
🔥 Les principaux challenges qu’elle a rencontrés avec cette approche
🔥 Son avis sur les IA Génératives : leur impact sur les entreprises et les métiers de la data.
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:53 Introduction
01:50 Le contexte avant l’approche Data Mesh
06:46 Elle explique aux autres leaders comment ils impactent la Data Quality
08:08 L’organisation des équipes pour mettre en place cette approche
14:48 Les principaux challenges qu’elle a rencontrés avec cette approche
27:41 L’avis de Virginie sur les IA Génératives
32:25 L’avenir des métiers dans la data avec les IA génératives
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh
#77 - Scaler grâce à une approche Data Mesh
#19 - Jellysmack : Recruter et onboarder 100 profils data en 1 an
---
🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT
1/ Abonnez-vous 🔔
2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
Taline Mouradian est Creative Business Partner chez Google et également co-lead de Women @Google en France, le plus gros collectif d’employés chez Google. Ils comptent aujourd’hui 400 membres français et leur objectif est de favoriser l’inclusion et la diversité en interne comme en externe.
On aborde :
🔥 La genèse de Women @Google et les chiffres clefs du collectif
🔥 Les principales actions du collectif
🔥 Comment Women @Google mesure son impact grâce à la data
🔥 Les plus gros challenges de Taline sur le collectif.
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Vous avez un projet data ? On a l'équipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.
👉 Rencontrez-nous ici.
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:21 Introduction
03:01 Women @Google, c'est quoi ?
06:42 Les actions du collectif 11:53 Women @Google en chiffres
15:05 Les plus gros challenges de Taline sur le collectif
17:06 La data chez Women @Google
19:21 Les actions qui ont marqué Taline
25:37 Les conseils de Taline pour lancer ou développer un collectif
---
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Taline
- Le LinkedIn de Clara
---
🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#88 - Inclusion In Data | Créer une équipe inclusive avec Sébastien Garcin
#61 - Inclusion In Data | Le management au féminin et les quotas avec Christelle Marfaing
#43 - Inclusion In Data | Paris Data Ladies : Promouvoir la parole des femmes
---
🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT
1/ Abonnez-vous 🔔
2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
Edouard Flouriot is Director of Data at Aircall, the phone and communication platform designed for sales and support teams. Active in more than 100 countries with more than 10,000 customers, Aircall achieved centaur status after securing over $100 million in annual recurring revenue in 2022. In this episode, Edouard is sharing insights on its biggest recent challenge, which is: how to adapt the data strategy to the slowing economic environment?
We address:
🔥 The overall economic context for scaleups: going from hyperscale to a slower controlled growth
🔥 His conviction that this context requires more centralisation rather than decentralisation (aka Data Mesh)
🔥 How centralisation enables more governance and control over costs and ressource management
🔥 The initiatives that they launched around 3 pillars: cost tracking, project structure and culture shift.
---
💪 GOT A DATA PROJECT?
DataGen is also a collective of data freelancers from top companies (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... We have the team that you need!
👉 Meet us
---
🎬 CHAPTERS
00:00 Trailer
00:43 Introduction
01:41 The context
04:33 The 3 key implemented actions
05:02 1st action: shifting the culture towards more control and governance
07:38 2nd action: being more budget conscious by optimizing current tools & migrating to new ones
10:47 Focus on Fivetran & Looker
13:30 3rd action: identifying where to invest the efforts to better structure projects
18:01 The other challenges Edouard faced
20:00 Edouard’s ressource recommendations
21:07 What he likes most about data
21:51 What made him improve the most
22:47 The best advice Edouard ever received
---
📚 RESSOURCES
- The book Trillion Dollar Coach
- The article “The Next Era of Data at Instacart” by Nate Kupp
---
🧐 OTHER EPISODES
🇦🇺 #96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused
#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne
#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe data sur l'entreprise
---
🎙 SUPPORT THE PODCAST FOR FREE
1/ Subscribe 🔔
2/ Leave a 5 stars review on Apple Podcasts here 🥰
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
Mick Levy est Directeur Stratégie & Innovation chez Business & Decision (rattaché à Orange Business). Mick est un expert data, il a écrit un livre sur le sujet (Sortez vos données du frigo), il a réalisé des 100aines de conférences, il a 16K+ abonnés sur LinkedIn et a également un podcast (Trench Tech) qui aborde le thème un peu plus large de la tech éthique. Il est venu nous partager ses réflexions sur les IA Génératives.
On aborde :
🔥 Le parcours de Mick, de stagiaire à Directeur de l’Innovation chez Business et Décision
🔥 L’intérêt d’utiliser les GenAI en entreprise et les 3 grandes familles de cas d’usage
🔥 Les premières étapes pour y parvenir : acculturer puis identifier les cas d’usage à lancer
🔥 Les limites des GenAI : la sécurité des données et les hallucinations.
---
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par DataBird, l'acteur qui accompagne les entreprises dans leur transformation data via des programmes sur mesure de montée en compétence.
👉 Lien vers leur site internet : bit.ly/41UbJVr
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:40 Introduction
02:42 Le parcours de Mick
04:08 Pourquoi s’intéresser aux IA Génératives ?
06:11 Le marché des GenAI aujourd’hui
08:53 Etape 1 : Acculturer
12:00 Etape 2 : Identifier les cas d’usage
21:04 Les limites des GenAI
25:23 Les conseils de Mick pour identifier ses cas d’usage
27:29 Quels profils pour porter ces projets
31:33 Les prévisions de Mick
33:11 La recommandation de contenu de Mick
34:36 Ce qu’il aime dans la data
35:33 Ce qui l’a le plus fait progresser
36:02 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné
---
📚 RESSOURCES
- La page LinkedIn et le blog de Frédéric Cavazza
- La page LinkedIn, le podcast Trench Tech, le livre de Mick Levy et son site
---
🧐 AUTRES ÉPISODES
#78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data
#80 - ChatGPT et la tendance des LLM avec Marc Sanselme
#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr)
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer
---
🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT
1/ Abonnez-vous 🔔
2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
Pauline Chavallard est Engineering Manager & Senior Machine Learning Engineer chez Doctrine, la plateforme d'intelligence juridique qui utilise l’IA pour aider 12 000 avocats et juristes dans leur quotidien.
On aborde :
🔥 Les grandes briques de la solution (ex : ingestion des données juridiques, enrichissement Machine Learning et NLP)
🔥 Leur moto “Release early, release often, and listen to your customer” et leur organisation à la Spotify (ex : Squads pluridisciplinaires, Chapters fonctionnels)
🔥 Leurs challenges principaux : la montée en compétence de l’équipe sur les sujets juridiques, l’alignement sur tous les termes (ex : article de loi vs texte de loi vs convention) et l’application du NLP aux textes juridiques très longs
🔥 Les prochaines étapes : IA générative et internationalisation.
---
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe qu'il vous faut !
👉 Nous rencontrer
---
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:08 Introduction
01:47 Présentation de Doctrine
04:48 Le parcours de Pauline chez Doctrine
07:31 Les différentes briques (ingestion, Machine Learning, NLP…)
13:07 Les premières étapes de développement
18:30 L’organisation en squad à la Spotify
20:49 Focus sur le rôle de Machine Learning Engineer chez Doctrine
22:45 Les plus gros challenges rencontrés
27:57 La vision de Pauline sur ChatGPT
31:49 Les ressources recommandées par Pauline
32:39 Ce qu'elle aime dans la data
33:20 Ce qui l’a le plus fait progresser
33:54 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné
---
📚 RESSOURCES
- The Cathedral & the Bazaar de Eric S. Raymond
- NLP News de Sebastian Ruder
---
🧐 AUTRES ÉPISODES
#89 - Therapixel : Détecter le cancer grâce à l’IA
#86 - Vestiaire Collective : Développer un algorithme d’automatisation pour scaler
#80 - ChatGPT et la tendance des LLM avec Marc Sanselme
---
🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT
1/ Abonnez-vous 🔔
2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
-
L'année 2024 annonce de nouveaux projets pour DataGen !🔥
#1 Le podcast a dépassé les 11K d'écoutes par mois et a intégré le top 10 des meilleurs podcasts en France dans la rubrique Technologie.
#2 DataGen a lancé un collectif de top freelances data issus des plus belles boîtes (BlablaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...) ! 💡
👉️ Nous rencontrer : https://www.datageneration.co/
#3 Une Directrice des Opérations rejoint le podcast : bienvenue à Flore-Anne. 🚀
👉️ Visiter son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/flore-anne-drouilhet-998953b7/
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
- Visa fler
