DataGen Robin Conquet
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- テクノロジー
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.
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#130 - Comment l’ex-Head of Data Science & Analytics de Veepee structure le département Data de Choose
Marie Crappe est Head of Data chez Choose, l’application qui propose des produits de qualité (made in France, naturels, faits main...). Elle nous explique comment elle a monté le département Data de la startup grâce à son expérience d’Head of Data Sciences & Analytics chez la licorne e-commerce Veepee.
Cet épisode est le 2nd 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 Marie nous parle du lancement du département Data chez Choose après avoir dirigé une équipe de 30 personnes chez Veepee.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:45 Intro
05:07 Le contexte avant l’arrivée de Marie
09:51 L’approche de Marie (People Process Tools)
11:51 Les outils de la Modern Data Sack utilisés (Airbyte, dbt, BigQuery ...)
14:44 L’orga de l’équipe
17:06 Comment elle priorise les projets
20:18 Ses plus gros challenges
23:34 Les next steps de l’équipe
25:11 Sa philosophie de l'Analytics : vers le self-service ?
27:59 Les IA génératives chez Choose
33:06 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
- Coûts et décisions de Carla Mendoza
- Le réseau Tech Rocks
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May
#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne
#25 - Deezer : Lancer le département data d'une licorne
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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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#129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering
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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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📚 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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#128 - Le temps réel, grande tendance de 2024 avec Benjamin Djidi, CEO @Popsink
📆 S’inscrire au webinar qu’on organise le 3 septembre à 12h avec Benjamin : ICI 📆
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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🎬 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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#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
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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👉 Contactez Benjamin pour vous faire accompagner
Son mail : bcohen@eulidia.com
Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/cohenlhyver/
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Son mail : echarbonnier@eulidia.com
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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#126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le département Data chez May
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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#125 - Reconversion | De Directeur de Magasin à Data Analyst
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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❤️ PARTENAIRE
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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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