DataGen

Robin Conquet

DataGen est un podcast qui permet de comprendre les stratégies data des plus belles boîtes en France. Je m'appelle Robin Conquet et chaque semaine j'invite un expert de la data pour décrypter ses problématiques. BlaBlaCar, Doctolib, Pernod Ricard, Deezer et bien d'autres, dans ce podcast, tu découvriras comment les entreprises qui réussissent utilisent la data. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

  1. -1 j

    🇺🇸 #292 - Doordash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)

    Ruben Kogel a monté une équipe Data Science & Analytics chez Doordash, le leader de la livraison de repas aux États-Unis, qui a également racheté Deliveroo et Wolt. Il nous raconte comment il a construit cette équipe, les choix d'organisation qu'il a faits, pourquoi il a fait de l’inférence causale l’un de ses chantiers principaux et la manière dont l'IA est en train de transformer le métier de Data Scientist. On aborde : 🔥 Son parcours pour devenir Head of Data Science dans une grosse boîte tech américaine 🔥 Chantier #1 : Recruter et structurer une équipe de 14 Data Scientists spécialisés sur la prise de décision 🔥 Chantier #2 : Adopter des méthodologies d’inférence causale pour augmenter l’impact de l’équipe 🔥 Chantier #3 : Redéfinir le rôle du Data Scientist à l’ère de l’IA et de l’agentique ❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé dans l'automatisation des développements Data & Analytics avec des agents IA. 👉 Regarder l’épisode avec Frédéric Forest, leur Directeur Général 👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Ruben - Le podcast Stratechery - Le podcast Sharp Tech d'Andrew Sharp et Ben Thompson - Le podcast Capitalism - Le livre The Signal and the Noise de Nate Silver - Le livre Chaos Monkeys de Antonio García Martínez - Pour recevoir la liste des 10 outils data & IA à suivre en 2025, inscrivez-vous à la newsletter DataGen ici 🎬 CHAPITRES 00:00 Doordash vs Uber Eats 02:50 Le parcours de Ruben 10:54 Chantier #1 : Création de l’équipe 19:16 Chantier #2 : Inférence causale 30:04 Chantier #3 : Nouveau rôle du Data Scientist avec l’IA 34:22 La nouvelle aventure de Ruben 37:06 Ses reco de contenu 39:24 Ce qui l'a fait progresser 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER 🇺🇸 #286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture) #257 - Uber : Comment fonctionne l'équipe Data Science (projets, organisation & culture) #221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt 👋 PLUS DE CONTENU DATA ? 1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳 2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌 3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube 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.

    🇺🇸 #292 - Doordash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)

  2. -6 j

    🇪🇺 #291 - Scopely: Building a 50-person Data Team in Europe

    Jonathan Palmer is the former VP of Data at Scopely, a US-based unicorn behind hit mobile games such as Monopoly GO!. He grew and led the data team at Scopely to 50 people, mostly based in Barcelona. Before that, Jon was Product Director for Core Data Services at King, the Swedish unicorn behind the hit game Candy Crush. He was also Head of BI at GoCardless, the British unicorn. And he is now field CTO at Omni, the BI & AI Analytics platform. We cover: 🔥 Workstream #1: scaling the data organization from 10 to 50 people (main teams, organization…) 🔥 Workstream #2: building a modern data stack to improve performance, simplify hiring, and support hypergrowth 🔥 Workstream #3: evolving roles, developing leaders, and adapting the organization as the company scaled 🔥 The biggest challenges: imposter syndrome, managing change, and cultural differences 📚 RESOURCES - Jon’s Linkedin profile - The book What I Talk About When I Talk About Running by Haruki Murakami 🎬 CHAPTERS 00:00 What's Scopely? 01:52 The context when he arrived 02:41 Organizing the data team 08:45 Building a Modern Data Stack 13:44 Adapting the team to new needs 15:37 Fighting the imposter syndrome 16:57 Leading a big team 20:23 Managing cultural differences 23:15 Why he joined Omni 25:00 Jon’s favorite resources 26:13 His best advice 🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE #8 - Marshmallow: Building the data analytics team at a unicorn #4 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence #1 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data 👋 MORE DATA CONTENT? 1/ Follow me on LinkedIn here 🤳 2/ Sign up for the newsletter (summaries, events) here 💌 3/ Check out the podcast in video format on YouTube here 📹 🎙 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.

    🇪🇺 #291 - Scopely: Building a 50-person Data Team in Europe

  3. 7 sept.

    🇺🇸 #290 - Facebook, Slack & Patreon : Culture Data, Rôle du Data Scientist et Importance de l’influence

    Olivier Devoret a passé 10 ans chez Facebook et Slack en tant que Data Scientist puis Staff Data Scientist. Il a ensuite passé trois ans à structurer puis diriger l'équipe Data chez Patreon, la licorne américaine qui permet aux artistes et créateurs de contenu d'animer et de monétiser leur communauté. On aborde : 🔥 Le rôle du Data Scientist chez Meta/aux US et les grosses différences avec la France 🔥 La culture data chez Meta : transparence radicale, importance de l’influence, culture Produit 🔥 La culture data chez Slack et pourquoi elle est opposée à celle de Meta 🔥 Comment il a structuré une équipe Data chez Patreon sur les 3 dernières années ❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé dans l'automatisation des développements Data & Analytics avec des agents IA. 👉 Ecouter l’épisode avec Frédéric Forest, leur Directeur Général ici 👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn d'Olivier - Pour recevoir le dossier sur les parcours des Head of Data & IA des plus belles boites, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 00:00 Le parcours d’Olivier 03:21 Data Scientist FR vs US 08:16 Culture data chez Meta 13:38 Culture data chez Slack 21:39 Son arrivée chez Patreon 23:30 Équipe Pull vs Push 28:50 Utiliser la data pour changer la stratégie 34:19 Le lancement de son fonds d’investissement 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture) #257 - Uber : Ex-Data Science Manager, elle raconte ses 9 ans dans la Silicon Valley #221 - Comment l'ex-Head of Data d'Airbnb structure le département Data & IA chez Malt 👋 PLUS DE CONTENU DATA ? 1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳 2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌 3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube 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.

    🇺🇸 #290 - Facebook, Slack & Patreon : Culture Data, Rôle du Data Scientist et Importance de l’influence

  4. 2 sept.

    #289 - Adeo & Decathlon : Leur stratégie agentique

    Matthieu Grymonprez et Romain Taillade sont respectivement Global Leader du Digital chez Adeo (leader européen du bricolage et maison-mère de Leroy Merlin, Weldom…) et Global CTO chez Decathlon. L’épisode est enregistré en direct du Dev Summit, l'événement tech co-organisé par les deux groupes qui a réuni plus de 2000 participants et des centaines de speakers. On aborde : 🔥 Les contextes agentiques chez Adeo et Decathlon 🔥 L’importance de la plateformisation (APIs, standardisation, défragmentation du SI) 🔥 Les initiatives clés qui ont été lancées (agentic commerce, automatisation du développement…) 🔥 Leurs premiers enseignements (harnais, sémantique layer, gouvernance et self-service) 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Matthieu - Le Linkedin de Romain - Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 00:00 La co-organisation du Dev Summit 03:01 Le contexte agentique chez Adeo et Decathlon 04:04 La phase clé de “plateformisation” 09:39 Les initiatives clés lancées 16:31 L’agentic commerce 22:41 Leurs 1ers enseignements 28:59 Le mot de la fin 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #279 - La stratégie agentique de Stellantis (Peugeot, Citroën, Fiat…) #219 - La stratégie Analytics de Decathlon #214 - Déployer la stratégie IA d’Adeo (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…) 👋 PLUS DE CONTENU DATA ? 1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳 2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌 3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube 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.

    #289 - Adeo & Decathlon : Leur stratégie agentique

  5. 31 août

    🇪🇺 #288 - “My 5 predictions about the future of analytics” With Colin, co-founder at Omni, ex-VP Product at Looker

    Colin Zima is the co-founder and CEO of Omni, the Business Intelligence platform recently valued at over $1.5 billion. Before founding Omni, Colin was VP of Product and Chief Analytics Officer at Looker, the Business Intelligence platform acquired by Google for $2.6 billion. He shares his predictions on the future of analytics: 🔥 Prediction #1: The dashboard is changing, not going away 🔥 Prediction #2: There will always be a place for data teams 🔥 Prediction #3: Natural language doesn't mean simple question and answer 🔥 Prediction #4: AI will start writing more data models than people 🔥 Prediction #5: Semantics matter more than ever ❤️ SPONSOR This episode is made possible by Omni, the next-generation BI platform already used by many companies (Brevo, Photoroom, etc.). 👉 Colin’s Linkedin Profile 📚 RESOURCES - Colin’s Linkedin Profile 🎬 CHAPTERS 00:00 “The dashboard is changing, not going away” 13:00 "There will always be a place for data teams" 16:11 “Natural language doesn't mean simple question and answer” 25:31 “AI will start writing more data models than people” 27:38 “Semantics matter more than ever” 28:17 SQL vs Semantic Layer 35:37 The data team of the future 🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE #273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex #247 - Ex-VP of Product at Looker, he launched Omni, the challenger in Business Intelligence #96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused 👋 MORE DATA CONTENT? 1/ Follow me on LinkedIn here 🤳 2/ Sign up for the newsletter (summaries, events) here 💌 3/ Check out the podcast in video format on YouTube here 📹 🎙 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.

    🇪🇺 #288 - “My 5 predictions about the future of analytics” With Colin, co-founder at Omni, ex-VP Product at Looker

  6. 26 août

    #287 - Masterclass | Automatiser ses développements Data & Analytics avec des agents IA (Claude Code)

    Frédéric Forest est expert Data Analytics et Directeur Général de Datatorii, un cabinet de conseil data qui s'est spécialisé récemment sur les coding agents et notamment Claude Code. On aborde : 🔥 Pourquoi automatiser sa BI avec des agents IA : gains de productivité et changement de paradigme 🔥 Comment on démarre : 1ers use cases et méthodologie (on utilise les agents comme on fait de l’équitation) 🔥 Comment on scale : quotidien de l’équipe et livrables à produire (on construit un harnais) 🔥 Les difficultés et les risques à anticiper : shadow IT, perte de maîtrise, coût des tokens… ❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par Datatorii. 👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com 👉 S'inscrire à la masterclass du 24 septembre 2026 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Frédéric - Le site Anthropic Academy 🎬 CHAPITRES 00:00 Pourquoi automatiser ses développement BI 07:36 Comment on démarre 15:28 Comment on scale 21:28 À quoi ça ressemble à terme 27:48 Les risques à anticiper 35:11 Sa ressource préférée 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex #220 - Masterclass | Industrialiser sa Data Visualisation avec Frédéric Forest et le Design System #167 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest 👋 PLUS DE CONTENU DATA ? 1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳 2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌 3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube 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.

    #287 - Masterclass | Automatiser ses développements Data & Analytics avec des agents IA (Claude Code)

  7. 24 août

    🇺🇸 #286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)

    Alexandra Darmon est Research Scientist Applied Artificial Intelligence chez Meta dans la Silicon Valley. Elle a passé les sept dernières années dans les équipes Research Science de Meta. Cet épisode est le premier d'une série DataGen consacrée à des leaders et experts Data & IA qui font carrière aux États-Unis. On aborde : 🔥 Le parcours d’Alexandra : de l’école d’Ingénieur en France à la Silicon Valley 🔥 L’organisation tech et IA chez Meta et le rôle d’un Research Scientist 🔥 La culture data-driven chez Meta : expérimentation, alignement des métriques et concentration de profils techniques 🔥 L’adoption de l’IA chez Meta et les plus gros challenges rencontrés par Alexandra 💪 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. 👉 Nous rencontrer ici 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn d'Alexandra - La Newsletter TLDR - Le podcast Acquired - Pour recevoir la liste des parcours des Head of Data & IA des plus belles boîtes, s'inscrire à la newsletter ici 🎬 CHAPITRES 00:00 Le parcours d'Alexandra 06:50 L’orga tech & IA chez Meta 10:45 Le rôle d’un Research Scientist chez Meta 13:35 La culture data-driven de Meta 17:13 L’adoption de l’IA chez Meta 20:44 Ce qui a été le plus dur pour elle chez Meta 21:56 Sa recommandation de contenu 22:40 Ce qui l'a le plus fait progresser 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #257 - Uber : Ex-Data Science Manager, elle raconte ses 9 ans dans la Silicon Valley #224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US : le futur des équipes Data, France vs US #221 – Comment l'ex-Head of Data d'Airbnb structure le département Data & IA chez Malt 👋 PLUS DE CONTENU DATA ? 1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳 2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌 3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube 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.

    🇺🇸 #286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)

  8. 17 août

    Redif Top 5 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)

    Grégoire Hornung est Head of Data chez Qover, une pépite belge de l’InsurTech qui a levé 70 millions d’euros et des beaux clients tels que Revolut, Qonto ou Mastercard. On aborde : 🔥 Leur plus gros challenge : structurer leur Data Warehouse & modéliser leurs données 🔥 Comment ils s’y sont pris : Modern Data Stack, architecture médaillon, rationalisation des modèles dans dbt… 🔥 Le plus gros challenge rencontré : réduire le temps de développement via des conventions fortes 🔥 Leur prochaine étape : mettre en place une approche Self-Service pour leurs partenaires externes 💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird. 📚 Découvrir le programme du bootcamp ici 🎙 Ecouter l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂 📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Grégoire - Le Linkedin de Mehdi Ouazza et sa chaîne Youtube Mehdio - L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter 🎬 CHAPITRES 00:00 Le parcours de Grégoire 03:37 Le contexte autour de leur plus gros challenge 05:46 Les étapes clés 11:19 Les plus grosses difficultés 16:39 L’organisation de l’équipe Data 17:27 Leurs prochaines étapes 19:28 Sa ressource préférée 🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup #174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service #154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service 👋 PLUS DE CONTENU DATA ? 1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳 2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌 3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube 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.

    Redif Top 5 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)
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À propos

DataGen est un podcast qui permet de comprendre les stratégies data des plus belles boîtes en France. Je m'appelle Robin Conquet et chaque semaine j'invite un expert de la data pour décrypter ses problématiques. BlaBlaCar, Doctolib, Pernod Ricard, Deezer et bien d'autres, dans ce podcast, tu découvriras comment les entreprises qui réussissent utilisent la data. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Informations

  • Création
    Robin Conquet
  • Années d’activité
    2020 - 2026
  • Épisodes
    316
  • Classification
    Tous publics
  • Copyright
    © Robin Conquet
  • Site web de l’émission
    DataGen

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