Un bootcamp en science des données peut-il vraiment changer votre trajectoire professionnelle? Lors du récent Demo Day et panel d’anciens élèves du Wagon Montréal, trois diplômés du bootcamp Data Science & AI ont partagé leurs parcours, passant de divers horizons professionnels à des rôles data au Canada. Leur retour d’expérience offre des conseils pratiques pour quiconque envisage de se perfectionner dans les données.
Saeed Afghah est analyste de données chez Behaviour Interactive et enseignant pour le bootcamp Data Analytics chez Le Wagon. Il a obtenu son diplôme du bootcamp Data Science & AI à temps partiel en 2023, avec une formation en architecture de McGill et une expérience dans l’industrie du jeu vidéo.
Caitlin MacEachen est data scientist et ingénieure en apprentissage automatique chez Datatonic. Elle a terminé le bootcamp à temps plein en 2024. Son parcours comprend la recherche en biophysique, la direction des opérations chez Amazon et la cofondation d’un organisme à but non lucratif.
Paul Jackanich est gestionnaire en science des données chez Telus, où il développe des outils d’IA pour les techniciens de terrain à travers le pays. Il a terminé le bootcamp à temps partiel en 2023. Titulaire d’un doctorat en philosophie de l’Université de Montréal, ses intérêts incluent l’histoire des sciences et l’éthique de l’IA.
L’histoire de Paul est particulièrement frappante. « Avant de faire le bootcamp Le Wagon, j’étais professeur de philosophie, et j’ai fait ça pendant un an, et je voulais me lancer dans l’éthique de l’IA parce que j’avais déjà travaillé dans ce domaine », a-t-il expliqué. « Alors j’ai décidé que la meilleure façon de le faire serait de faire un bootcamp en science des données. »
Le chemin a pris une tournure inattendue. « Au bout du compte, j’ai été embauché pour construire des outils d’IA et c’est ce que je fais pour Telus en ce moment. »
Pour Paul, le bootcamp a été transformateur.
« Ça a été une opportunité incroyable d’avoir fait ça, parce que ça m’a permis de construire tous ces super systèmes dans mon entreprise, d’être promu, et maintenant je dirige une équipe qui construit ces outils. »
Saeed a trouvé une opportunité au sein de son entreprise existante. Lorsqu’un poste d’analyste de données s’est ouvert chez Behaviour Interactive, où il travaillait déjà, il a réussi sa transition vers ce rôle. Il est également enseignant au Wagon : « J’enseigne pour le bootcamp Data Analytics. »
Caitlin a été embauchée par Datatonic après le bootcamp et y travaille depuis comme consultante, dirigeant des projets d’apprentissage automatique pour divers clients.
Lorsqu’on leur a demandé des conseils, les trois panélistes ont immédiatement souligné que le réseautage était essentiel au succès.
« Honnêtement, je dirais, outre le fait que le processus d’apprentissage ne se termine jamais, vous continuez simplement sur votre lancée, faites du réseautage », a souligné Saeed. «En bref, être social, parler aux gens, aller à des événements de réseautage. »
Il a partagé un exemple concret : « Un des projets sur mon CV est venu d’une conversation informelle avec une chercheuse à McGill. J’ai mentionné que je venais de terminer le bootcamp, et elle m’a parlé de toutes les entrevues qu’elle mène. Nous avons commencé à réfléchir à comment utiliser les LLM pour l’aider à examiner ces transcriptions d’entrevues. »
Le résultat ? « Juste à partir d’une rencontre informelle, j’ai réussi à obtenir un projet que j’ai pu ensuite ajouter à mon CV. On ne sait jamais où les opportunités se présentent.»
Caitlin est restée simple mais catégorique : « Faites absolument du réseautage, même si vous n’en avez pas envie, faites-le! »
Caitlin a souligné l’importance de l’élan : « Continuer à apprendre, continuer à développer des projets et ne pas se bloquer sur des choses individuelles. Parce que faire ces multiples étapes pour aller du début à la fin de quelque chose dont vous pouvez parler est super important. »
Elle a également reconnu que cela peut être un défi : « Continuer même quand c’est difficile. »
Paul a fait remarquer l’importance des compétences transférables ce qui a résonné tout au long du panel.
« Les compétences que vous avez de ce que vous faisiez avant sont extrêmement importantes, surtout si vous êtes un bon communicateur ou si vous avez dirigé des équipes dans le passé ou si vous avez enseigné ou si vous avez fait des choses dans ce sens parce que ce sont toutes des compétences vraiment utiles dans des contextes comme ceux-ci. »
Pourquoi ? « Parce que vous allez parler à des gestionnaires de produits et à des parties prenantes. Si vous êtes capable d’expliquer de manière facile ce que vous faites, c’est un avantage incroyable pour votre équipe parce que cela signifie qu’ils ont besoin de mobiliser moins de ressources des gestionnaires de produits eux-mêmes. »
Il a poursuivi avec des conseils spécifiques : « Peut-être que vous venez d’un cursus en biologie ou autre, communiquez avec des gens dans ces domaines, contactez-les, contactez des amis, voyez si vous pouvez faire un projet. »
L’aperçu de Paul sur le marché de l’emploi caché était particulièrement précieux : « Vous seriez très surpris de voir combien de personnes sont en position d’embaucher, mais ne savent pas que vous pourriez faire quelque chose qu’ils veulent que vous fassiez. Ils n’en ont tout simplement aucune idée. »
Le panel a également abordé le paysage plus large de la mise en œuvre de l’IA. Lors de la discussion sur l’avenir de l’IA dans les affaires, un thème a émergé : l’application réfléchie compte plus que de suivre les tendances.
Le point a été clarifié avec une métaphore vivante sur le fait de ne pas simplement « plaquer de l’IA» sur les problèmes comme une solution rapide. « Les gens deviennent plus intelligents sur la façon d’utiliser l’IA, je pense, c’est l’avenir de la technologie. C’est ce que je trouve très intéressant. »
Ces trois anciens élèves de Le Wagon Canada prouvent que les transitions de carrière en science des données et en IA sont possibles à partir de trajectoires diverses. Leurs parcours n’ont pas toujours été linéaires : Paul voulait faire de l’éthique de l’IA mais a construit des systèmes d’IA à la place. Saeed a pivoté au sein de son entreprise existante. Caitlin s’est lancée directement dans le conseil.
Qu’est-ce qui les unissait ? Une volonté d’apprendre dans une formation intensive courte et pratique (aka Le Wagon Montréal 😉 ), une motivation à réussir grâce à leur dévouement au travail (réseauter, construire des projets en continu) et en tirant parti de leurs expériences passées comme des forces plutôt que des obstacles.
Comme l’a dit Saeed : « On ne sait jamais où les opportunités se présentent. Alors socialisez. Tout part du réseautage. »
Prêt·e à commencer votre parcours en science des données ? Apprenez-en plus sur le bootcamp Data Science & AI de Le Wagon, disponible à Montréal (Canada) et en ligne, avec des options flexibles à temps partiel et à temps plein. Explorez le programme et les prérequis, ou contactez nos conseiller·es pédagogiques pour discuter de votre projet.
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