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« Aujourd’hui, je gère une équipe Data chez un leader de la Tech »

Après un parcours en école de commerce, Adriana a boosté sa carrière dans la Data grâce au bootcamp Data Science, en seulement 9 semaines !
Sommaire
Originaire de Toulouse, Adriana s’installe à Paris pour ses études en école de commerce, avant de rejoindre IBM Interactive en tant que Business Analyst. Dans le cadre de la gestion de projets clients, elle collabore étroitement avec les équipes Data. Et si elle maîtrise parfaitement le versant Business, il lui manque les compétences pour saisir leurs enjeux techniques.

Après deux ans en poste, elle décide de creuser cet aspect de son métier, pour apporter encore plus de valeur à ses clients. C’est à ce moment qu’elle décide de se former à la Data Science au Wagon Paris, pour apprendre les compétences qui rendront son profil encore plus attractif.
Depuis la fin de sa formation, Adriana maîtrise toute la stack Data et les enjeux de l’IA. Elle utilise ses nouvelles compétences au quotidien pour manager son équipe de Data Scientists et Data Analysts. En seulement 9 semaines, elle a ouvert le scope de ses missions et acquis une parfaite compréhension des enjeux de son équipe Data.

Découvre son parcours, de son envie de se reconvertir à aujourd’hui !

Qu’est-ce qui a poussé à faire ta formation avec le Wagon ?

Dans mon job au quotidien, j’étais déjà entourée d’ingénieur.e.s : Data Engineers, Data analysts et Data Scientists. De mon côté, j’avais un profil plutôt Business de cheffe de projet.
Toute la partie technique m’intriguait, mais me paraissait assez obscure et j’avais vraiment envie de mieux la comprendre. Après deux ans chez IBM France, j’ai réalisé que si je voulais faire ma carrière dans la Data et évoluer dans ce secteur, il me faudrait développer des compétences techniques pour compléter mon profil business. J’avais envie de comprendre la partie technique de l’IA, la « face cachée de l’iceberg ».

Et comme je ne voulais pas quitter IBM, j’ai cherché une formation courte et intense pour apprendre le maximum de choses en peu de temps. Le Wagon était la solution parfaite.

Pourquoi tu as choisi Le Wagon ?

Je cherchais une formation « hands-on » en Data science, avec de la théorie, mais surtout de la pratique. Et je connaissais l’excellente réputation du Wagon sur la formation Développement Web !

Ça fait combien de temps que tu pensais à te former ?

J’ai fait le Wagon en 2020. Ça faisait six mois qu’il y avait le COVID. On s’est tous posés beaucoup de questions pendant le confinement ! Le code a toujours été un truc qui me paraissait assez mystérieux : hyper intéressant, mais super éloigné de mes compétences. Ça me paraissait être un monde d’ingénieurs et pourtant je baignais dedans tous les jours. La partie technique me paraissait hyper complexe.

Et puis j’ai croisé un collègue qui était en train de faire de Wagon en Data Science et m’a suggéré de le faire. On avait le même profil école de commerce. C’est à ce moment-là que je me suis dit que c’était possible. Et c’est justement ça que j’ai trouvé au Wagon : une vraie démystification de la technique !

Comment s’est passée ta formation ?

À mon sens, le grand atout du Wagon est l’excellence des professeurs et du contenu des cours, qui permettent de démystifier des concepts très techniques. En 9 semaines, tu te mets dans la peau des principaux corps de métiers d’une équipe Data : 2 semaines en tant que Data Analyst, 3 semaines en tant que Data Scientist et 2 semaines de Data Engineering.

Cela permet de développer une vision à 360° des différents métiers et une excellente culture data.
Côté ambiance, la promotion était très soudée : beaucoup de travail d’équipe et peu de compétition. L’idée, c’est d’aider les autres quand on est en avance, et de pouvoir se faire aider les jours où on ressent plus de difficulté. La formation est courte et intense, mais on voit ses progrès tous les jours et on noue des amitiés et un réseau à vie.

Quels changements tu as observé dans ta vie professionnelle après ta formation ?

Professionnellement, le Wagon m’a permis d’acquérir des compétences techniques que je n’avais pas, très rapidement. Je sais désormais communiquer avec mes équipes techniques et je comprends ce qu’ils font au quotidien.

Sur le papier, mon job est le même, mais dans les faits, tout a changé. Mon rôle étant au croisement entre les différents métiers, mes compétences en Data me donnent toute la légitimité pour travailler avec eux et fluidifier aussi les échanges entre la technique et le business. Me former à la Data Science a aussi élargi le scope de mes projets clients. Je peux dorénavant piloter et intervenir sur les projets Data de mes clients et faire le pont entre les enjeux business et techniques.

Avant ma formation, j’étais plus « dans » l’équipe qu’à la tête de l’équipe. Sur mes projets, je suis toujours en binôme avec un.e lead Tech senior. Comme j’avais moins de compréhension technique, je laissais donc beaucoup plus les équipes leader les projets. Aujourd’hui, on est dans une relation d’égal à égal et on se complète vraiment. Je participe beaucoup plus aux débats avec les équipes techniques et je peux aussi proposer des choses, challengers mes équipes et mes clients.

Quelles sont tes missions au quotidien chez IBM Interactive ?

Mon travail est d’aider un client à mettre en œuvre une stratégie Data ou IA au
sein de son entreprise. Pour cela, je réalise des ateliers de détection de use case, je mène des
ateliers de cadrage, et je pilote des projets jusqu’à la mise en production. Concrètement, je vais donc aider le client à voir quels sont ses besoins les plus prioritaires, choisir les solutions Data et/ou IA les plus adaptées à son besoin, et manager l’équipe en charge de délivrer la solution.
Par exemple, j’ai travaillé sur plusieurs secteurs (beauté, banque / assurance, télécom, luxe…) et sur plusieurs types de solutions (IBM Watson, Google, Cloud Platform, des algorithmes Open Source…).

Quelles sont les 3 choses que tu préfères dans ton job actuel ?

  • L’évolution perpétuelle : chaque nouvelle mission me permet de découvrir de nouveaux clients, challenges, secteurs, algorithmes…
  • L’impact : on apporte des solutions très concrètes et qui fonctionnent à des problématiques client.
  • Travailler dans la Data : je trouve ce domaine passionnant, cela concerne tous les secteurs, ça évolue rapidement.

Quels conseils donnerais-tu aux personnes qui cherchent à faire une transition vers des postes en IA ou en Data ?

Il faut foncer ! On a tous peur en se lançant dans l’inconnu, mais il n’y a rien de plus gratifiant que de réussir à se dépasser.

Ce secteur est passionnant, et relativement récent, donc il y a encore tout à apprendre et à faire. Comme disait Clive Robert Humby, le mathématicien et entrepreneur anglais “Data is the new oil”…

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