DataGen Robin Conquet

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Thibault Ambard est Data Engineering Manager chez BlaBlaCar, la plateforme de transports partagés (voiture et bus) leader en Europe avec 20 millions d’utilisateurs en France. Aujourd’hui il vient nous parler de la réorganisation et des nouveaux outils qu’ils ont mis en place pour scaler l’impact de l’équipe.
On aborde :
🔥 Le contexte de départ côté Data Engineering (manque d’ownership, difficulté à prioriser…)
🔥 Leur réorganisation par squad inspirée du Data Mesh et comment elle résout ces problèmes
🔥 L’adaptation de la stack à la nouvelle organisation avec notamment la mise en place de dbt
🔥 Les nouvelles difficultés pour mener des projets transverses (ex: pratiques de Software Engineering).
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Ce podcast est rendu possible par Popsink, la plateforme d'intégration et de traitement de données en temps réel.
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📚 RESSOURCES
- An Elegant Puzzle de Will Larson
- Le code a changé
- Christophe Blefari fait partie du Collectif de freelance DataGen, contactez-nous pour travailler avec lui
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:30 Intro
03:27 Le contexte autour de la réorganisation
04:54 L’orga aujourd’hui
06:42 Comment la réorg a résolu les problèmes initiaux
11:20 L’adaptation de la stack
17:36 Les étapes clés de la mise en place de dbt
20:41 Les principales difficultés
22:00 Les prochaines étapes pour l'équipe Data
24:09 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks
#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA
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DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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Benjamin Djidi est le CEO de Popsink, la plateforme d'intégration et de traitement de données en temps réel. Fin 2023, j’ai enregistré un épisode sur les tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (alias Blef). Une des plus grosses tendances de l’année est le temps réel et Blef m’avait parlé d’une nouvelle solution : Popsink. J’ai donc invité Benjamin sur le podcast pour en savoir plus.
On aborde :
🔥 Le parcours de Benjamin et la genèse de Popsink
🔥 Le cas d’usage type et la différence avec un ETL “classique” (Fivetran, Airbyte, Rivery…)
🔥 Les 2 atouts du temps réel : faible latence et baisse des coûts
🔥 Pourquoi le temps réel est particulièrement adopté en 2024 ?
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❤️ PARTENAIRE
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:02 Intro
03:04 Les cas d'usage type
03:54 La différence avec un ETL “classique”
11:03 Pourquoi le temps réel est particulièrement adopté en 2024 ?
15:36 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
- La newsletter de Blef
- La newsletter de Yaroslav Tkachenko, ex-Staff Data Engineer @Shopify et Principal Software Engineer @GoldSky
- Les articles d’Hubert Dulay
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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA
#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁
#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau
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Nacim Rahal est Senior Director Data & AI chez Doctolib, la licorne qui propose une plateforme de prise de rendez-vous avec des médecins et qui permet également de faire de la téléconsultation.
On aborde :
🔥 La stratégie GenAI de Doctolib (la genèse, l’approche, les use cases…)
🔥 DoctoGPT (aka leur ChatGPT interne) et le projet Medical Assistant
🔥 Leur organisation pour déployer ces projets et l’impact sur la stack
🔥 Leur plus gros challenge et les prochaines étapes
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Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/elisa-charbonnier-737219121/
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:40 Introduction
06:22 La genèse GenAI chez Doctolib
12:22 Zoom sur DoctoGPT (ChatGPT interne)
15:07 Zoom sur Medical Assistant (Core Product)
18:12 Leur organisation pour déployer ces projets GenIA
20:01 L’approche “start-up”
21:17 L'impact sur l'équipe tech et la stack data
25:32 Les plus gros challenges GenAI
28:10 Les next steps sur les sujets GenAI
29:32 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
Le podcast Acquired et en particulier les 3 épisodes avec Nvidia
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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives avec Benjamin Cohen-Lhyver
#115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprès de 2000 utilisateurs
#11 - Doctolib : Accélérer la mise à disposition des données grâce à une réorganisation
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Christelle Marfaing, ex-Head of Data de Lydia, est aujourd’hui Chief Data Officer de May, la startup qui a développé une app d’avantages salariés (3 millions d’euros levés en 2022).
Cet épisode est le 1er d’une nouvelle série dont l’objectif est d’inviter des Head of Data qui ont déjà monté ou structuré une équipe Data et qui recommencent dans une plus petite structure.
Aujourd’hui, Christelle nous parle du lancement du département Data chez May après avoir dirigé une équipe de 14 personnes chez Lydia.
On aborde :
🔥 Son choix de rejoindre une jeune startup après son passage chez Lydia
🔥 Le contexte data chez May, ses premières initiatives et ses choix techno (Airbyte, Dagster…)
🔥 2 sujets qu’elle décide de lancer très tôt : Data Contracts et RGPD
🔥 Sa vision sur la GenAI et comment elle est utilisée au sein du Produit chez May.
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:46 Intro
02:54 Pourquoi revenir en startup après Lydia ?
04:41 Présentation de May
07:13 Le contexte data à son arrivée
07:55 Ses premières initiatives : POC, Data Contracts, RGPD
14:39 La stack mise en place (Airbyte, Dagster…)
17:29 Buy vs build
25:00 Sa vision sur la Generative AI
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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
 🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment
#77 - Sunday : Scaler grâce à une orga Data Mesh
#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne
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Vincent Gossiaux était Directeur de Magasin et s’est reconverti vers un rôle de Consultant Data Analyst chez Elevate, le cabinet de conseil spécialisé en data.
On aborde :
🔥 Son parcours et ce qui l’a poussé à se reconvertir dans la data,
🔥 Pourquoi il a choisi DataBird et le déroulement de la formation,
🔥 Les compétences qu’il utilise le plus au quotidien,
🔥 Ses principaux chantiers actuels et ses conseils pour se reconvertir.
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👉 Lien vers leur site internet : bit.ly/47UthCv
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:02 Intro
02:45 Le moment où Vincent décide de changer de carrière
04:21 Focus sur la formation DataBird
06:40 Son arrivée chez Elevate, cabinet de conseil en data
08:48 Ses principaux chantiers au quotidien
10:43 Ce que la formation lui a apporté
11:43 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
La newsletter Blef de Christophe Blefari
La chaîne Youtube de Luke Barousse
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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#118 - Reconversion | Des Ressources Humaines à Data Analyst spécialisée RH
#103 - Reconversion | De Responsable Études de Marché à Data Analyst
#95 - Reconversion | De Journaliste à Data Analyst
#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo
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Pierre Fournier est l’ancien Chief Product Officer de ManoMano, la licorne qui propose un site e-commerce spécialisé dans le bricolage. Elle est présente sur 6 marchés (France, Belgique, Espagne, Italie, Allemagne, Royaume-Uni), compte aujourd’hui plus de 5 000 marchands et 19 millions de références.
On aborde :
🔥 Les prémices de la data chez ManoMano au Marketing et au Produit,
🔥 Pourquoi il ne faut pas être trop data-driven lorsqu’on fait du Produit,
🔥 L’importance de définir des métriques utilisateurs (versus business),
🔥 Ses plus gros challenges data : tracking, culture et collaboration Data x Produit.
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:12 Intro
02:18 Pierre nous explique ses choix de carrière
04:04 Son point de vue sur les GAFAM
06:03 Leur ADN data
07:59 Être ou ne pas être trop data driven, telle est la question
13:17 L’importance des métriques utilisateurs versus business
22:08 La collaboration entre les équipes Data et Produit
25:34 Ses plus gros challenges data
28:07 Ses conseils aux équipes Data pour mieux collaborer avec le Produit
30:39 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
Data Strategy de Bernard Marr
Statistics Done Wrong de Alex Reinhart
Relevant Search de Doug Turnbull & John Berryman
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#97 - Contentsquare : Lancer l’équipe Product Analytics
#53 - Pennylane : Utiliser la data en tant que Product Manager
#44 - IbanFirst : Mieux collaborer avec l'équipe Produit
#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics
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