Que fait un data scientist chez Agilytic au quotidien ? Qu'il s'agisse de hiérarchiser les priorités commerciales, de gérer la collecte de données, de fournir des rapports, de modéliser les données, d'analyser les résultats, d'interpréter les tendances et les modèles, ou de communiquer les résultats et les prochaines étapes avec les clients - c'est un rôle dynamique qui nécessite des compétences analytiques et un esprit de résolution de problèmes.

Farah Martens est Senior Data Scientist chez Agilytic. Son intérêt pour l'analyse des données et la visualisation s'est éveillé en travaillant avec des données cérébrales complexes en tant que chercheuse universitaire. Nous nous sommes entretenus avec Farah pour réfléchir à son passage vers la data science et à son parcours avec nous jusqu'à présent.

Parlez-nous un peu de vous - qui est Farah ?

J'ai 33 ans et je vis près de Louvain avec mon copain et 1,5 enfant, un en route ! J'ai un doctorat en neurosciences cognitives et psychologie de la KU Leuven. J'ai rejoint Agilytic début 2019 en tant que data scientist.

Pouvez-vous nous en dire plus sur votre parcours et votre formation ? Et comment cela vous a-t-il conduit à ce que vous faites maintenant ?

Quand j'ai commencé mes études, il n'y avait pas encore d'option pour faire un master en data science. Ce n'était pas un domaine très connu, plutôt en émergence.

J'ai commencé ma pratique en tant que psychologue et je voulais faire de la recherche en psychologie. Après mon doctorat, je voulais quitter le milieu universitaire mais continuer à pratiquer les compétences analytiques acquises lors de la recherche. Dans mes recherches, j'étais à l'aise avec l'analyse de données et l'utilisation de logiciels statistiques pour analyser de grands ensembles de données cérébrales complexes. Nous utilisions MatLab pour coder nos scripts d'analyse sur mesure.

J'ai peut-être emprunté une route peu conventionnelle vers la data science, mais je connais plusieurs personnes qui ont appliqué leur esprit analytique du milieu universitaire pour se former à ce domaine. Bien que les outils de données et de statistiques puissent être différents, vous pouvez certainement devenir data scientist si vous vous investissez.

Quel est votre rôle chez Agilytic et comment a-t-il évolué ?

Le monde des affaires était nouveau pour moi quand j'ai rejoint Agilytic, mais j'ai commencé par un projet plus petit avec un autre data scientist pour avoir une introduction pratique. On nous offre beaucoup d'opportunités d'apprendre par la pratique avec de nouveaux défis, techniques et programmes. J'ai certainement évolué et j'ai bien plus de compétences par rapport à quand j'ai commencé.

La data science est un domaine encore relativement jeune et est en expansion continue. Les entreprises qui n'ont pas encore embarqué le feront ou devraient le faire très bientôt. Je me vois me spécialiser dans un ou quelques domaines de la data science un jour. J'essaie de prendre du temps pour la formation quand je peux pour apprendre sur de nouveaux sous-domaines et techniques.

Bien sûr, avec chaque nouveau projet, il y a un peu d'inconfort et d'ajustement, car c'est comme commencer un nouvel emploi. Il faut comprendre l'architecture IT, les personnes, les données avec lesquelles elles travaillent, le nouvel objectif et ce qui est plus ou moins important aux yeux du client. Je sais comment communiquer avec les clients et présenter les résultats clairement, et je sais aussi reconnaître quand j'ai besoin d'une mise à jour des connaissances. Au fil du temps, je pense être devenue plus autonome et indépendante dans mon rôle.

Nous célébrons votre troisième anniversaire de travail ici. Comment ressentez-vous votre expérience en y repensant ?

J'ai eu de nombreuses opportunités d'apprendre plusieurs aspects du métier. Ainsi, toutes les quelques semaines ou mois, il y a une chance d'apprendre quelque chose de nouveau avec chaque début de projet. Cela m'incite à poursuivre de nouvelles formations et c'est un grand avantage de travailler chez Agilytic.

Qu'est-ce qui vous a attiré chez Agilytic ?

Je viens d'un petit laboratoire en milieu universitaire où, comme chez Agilytic, vous êtes proche les uns des autres - tout le monde connaît tout le monde et vous savez exactement vers qui vous tourner. Ici, tout le monde fait de son mieux pour fournir un travail de qualité, pourtant l'atmosphère est plus décontractée. Nous avons une culture ouverte à petite échelle où vous vous sentez écouté. Je voulais ce sentiment plutôt que d'être l'employé numéro x dans une grande entreprise.

Qu'est-ce qui vous semble unique dans nos services ?

Ce que j'aime chez Agilytic, c'est que nous sommes clairs sur ce qui est faisable et que nous apportons une réelle valeur à nos clients avec des moyens efficaces. Nous tenons nos promesses et évitons de perdre du temps et de l'argent avec des technologies inutiles et des buzzwords. Cela signifie que nous recevons des retours indiquant que nos services sont particulièrement utiles pour le client.

Au début, de nombreuses entreprises abordaient la data science avec des projets d'analytique « one-shot » - elles disposaient d'un ensemble de données et souhaitaient savoir quelle valeur en dériver. Plus de projets s'éloignent de cette approche, car les données arrivent en plus grande quantité et deviennent plus complexes. Par exemple, nous travaillons davantage pour automatiser les analyses en créant et installant l’infrastructure de données adéquate, modélisation, reporting, et mise en place de visualisations pour que le client puisse l’utiliser en continu pour aider son entreprise. Cela contribue à garantir que le projet ait plus de valeur à long terme.

Pensez-vous être encore mise au défi et continuez-vous à grandir ?

Oui, absolument, surtout au fil des années et par rapport au début, j'ai plus de tâches en matière de gestion des projets sur lesquels je travaille. Avec ma récente promotion au poste de Senior Data Scientist, j'aurai plus de responsabilités. J'ai hâte d'aider et de coacher des collègues plus jeunes.

Je travaille aussi un peu sur le côté recrutement en supervisant nos cas de données lors du processus d'entretien. J'ai travaillé sur ma capacité à reconnaître le potentiel chez les candidats. Bien sûr, cela signifie donner un retour approprié et, parfois, de mauvaises nouvelles. Être une organisation entrepreneuriale signifie que nous devons parfois intervenir dans d'autres domaines commerciaux, et j'aime pouvoir aider de cette manière.

Qu'est-ce qui vous motive le plus à venir travailler ?

J'apprécie être avec mes collègues et notre tradition de manger des pains au chocolat le vendredi !

Quelle est votre partie préférée en travaillant avec notre équipe ?

J'aime que nous ayons une culture ouverte au partage. J'ai l'impression de pouvoir exprimer mes idées. Ce qui aide, c'est que nous avons une hiérarchie relativement plate, donc je n'ai pas besoin de passer par de nombreux échelons pour parler avec notre équipe de direction.

Quelles qualités considérez-vous comme les plus importantes chez un data scientist ?

Il faut avoir un esprit analytique. Surtout lorsqu'on travaille avec des clients, vous devez être flexible et vous adapter car les demandes peuvent changer au cours d'un projet. Il est également important d'être curieux d'apprendre - car c'est un domaine rapide et en expansion. Je crois aussi qu'il faut avoir le sens du détail pour fournir un travail de qualité.

Que faites-vous pour vous amuser ?

J'adore voyager et planifier des itinéraires de voyage. Il y a quelques années, nous sommes allés en Amérique du Sud pendant quelques mois et avons obtenu des certifications en plongée sous-marine. C'est vraiment apaisant car vous n'entendez que les bulles sous l'eau, et c'est une activité assez sportive. Depuis, j'ai plongé en Grèce, ce qui était magnifique.

Un grand merci à Farah pour son travail acharné, son grand sourire, et pour partager ses réflexions avec nous. Aussi, joyeux anniversaire de travail, voici à bien d'autres !

‍

Vous cherchez également à avoir un impact mesurable pour les clients grâce à la data science ? Souhaitez-vous élargir vos compétences dans divers outils, projets et industries ?

Nous recherchons des candidats solides pour plusieurs postes ouverts. Postulez dès aujourd'hui !