Adil Soundardjee était Data Analyst pendant 3 ans au sein du comité des JO. Il s’est spécialisé en Analytics Engineering grâce à une formation continue et travaille aujourd’hui pour Lacoste.

On aborde :

🔥 Son parcours : de Data Analyst à Analytics Engineer en freelance

🔥 Le bootcamp Analytics Engineering qu’il a suivi

🔥 Ses conseils pour réussir sa transition vers l’Analytics Engineering

🔥 Comment il a trouvé sa mission chez Lacoste en freelance

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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🎙 Regarder 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 d'Adil

- Les formations de dbt Labs

- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours d'Adil

02:31 Bootcamp ou formations en ligne ?

05:57 Le Bootcamp qu’il a suivi

07:10 Comment il a trouvé sa mission

10:35 Les conseils d'Adil

11:39 Le marché du freelancing

12:39 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#199 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Full-Stack Data Analyst en freelance

#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

💪 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.

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Marguerite Vial est l’ex-Analytics Engineering Manager de Datadog, une entreprise tech américaine fondée par deux français cotée à la bourse de NY. Aujourd’hui, l’entreprise compte plus de 6 500 employés et est présente dans 33 pays dans le monde.

On aborde :

🔥 Le contexte autour de la mise en place de l’Analytics Engineering et du Self-Service

🔥 Comment ils s’y sont pris : benchmark, Metabase, reportings, formation, dbt…

🔥 Les plus gros challenges rencontrés : priorisation, diversité des utilisateurs

🔥 La décentralisation progressive de leur organisation et leur stack data

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On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Marguerite

- Le podcast Data Skeptic

- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Datadog en quelques mots

01:24 Le parcours de Marguerite

02:34 Le contexte

08:21 La mise en place de dbt

09:56 Leur stack

10:43 Leurs plus gros challenges

11:55 Décentralisation et nouvelle orga

14:21 Le bilan de Marguerite

15:43 Son nouveau rôle de Software Engineer

16:43 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#191 - Tableau : Mettre en place une stratégie Self-Service Analytics

#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

#154 - Doctolib : Mettre en place une approche Analytics Engineering et Self-Service

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Michel Tricot est CEO et co-fondateur d'Airbyte, l’un des outils d’ingestion modernes leader sur le marché. Leur dernière levée de fonds en 2021 s'élève à 150 millions de dollars avec une valorisation à 1.5 milliards de dollars.

On aborde :

🔥 La genèse d'Airbyte et le choix de l’Open Source

🔥 Le positionnement actuel d’Airbyte par rapport aux concurrents

🔥 L’impact de la GenAI : données non structurées, ingestion pour le Software Engineering

🔥 L’autre tendance que Michel suit de près : l’enjeu de la souveraineté

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Airbyte, l'outil d'ingestion moderne open source.

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👉 Contacter Michel sur LinkedIn

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Michel

- Le livre High Output Management d’Andy Grove (ex-CEO d'Intel)

🎬 CHAPITRES

00:48 La genèse d’Airbyte

02:36 Sa stratégie Open Source

05:50 Ses avantages

10:02 La version 1.0

12:26 La tendance des IA génératives

16:39 L’enjeu de la souveraineté

18:41 Monter une licorne Data : France vs USA ?

19:59 Le livre recommandé par Michel

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#203 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

#186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

#175 - Stack Open Source, Être Manager "doer" & S’adapter à la GenAI avec Christelle (ex-Head of Data @Lydia) et Blef

💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN

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Benjamin Rey est Head of AI au sein du Groupe Adeo, le leader européen du bricolage qui rassemble notamment Leroy Merlin, Bricoman, Saint-Maclou et Weldom dans 11 pays avec 115 000 collaborateurs. Ex-CDO de Leroy Merlin, il pilote désormais la stratégie IA du groupe.

On aborde :

🔥 Le contexte et la genèse de la stratégie IA du groupe

🔥 Ses missions en tant que Head of AI : aligner tout le monde, construire les plateformes et tester les technologies

🔥 L’identification de 200+ use cases et le déploiement des 1ers projets (commerce, supply…)

🔥 Leur stack GenAI et leurs plus grosses difficultés (gouvernance de l’IA et cohérence globale)

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Benjamin

- Le blog de Philip Schmidt, chercheur chez DeepMind (ex-Hugging Face)

- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte et la genèse de la stratégie IA

04:51 1ère étape : cartographier les initiatives existantes

06:41 2 cas d’usage prioritaires : Commerce et Supply

08:25 La définition d’un MVP AI chez Adeo

12:30 La stack GenAI : Google, OpenAI, Mistral...

13:32 Les plus gros challenges rencontrés

15:27 Les prochaines étapes

17:07 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#172 - Mirakl : Intégrer la GenAI dans le Produit

#165 - BNP Paribas : Les 6 piliers de leur programme IA

#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives

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Raphaël Berly est Data Science Lead chez BlaBlaCar, la licorne française qui a l’une des équipes Data les plus matures en France. Aujourd’hui, on parle de son plus gros challenge de ces dernières années : déployer un projet GenAI qui rapporte 1 million d’euros par an à BlaBlaCar.

On aborde :

🔥 Le contexte autour de ce projet GenAI : la modération

🔥 Comment la solution fonctionne : zoom sur l’embedding

🔥 Les 2 axes méthodologiques du projet, l’organisation & la stack GenAI

🔥 Les plus grosses difficultés & les prochaines étapes du projet

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Raphaël

- Ses articles Medium sur la place du Machine Learning chez BlaBlaCar

- Les Règles du Machine Learning de Google

- L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 La modération de texte chez BlaBlaCar

03:00 Comment ça fonctionne ?

05:45 L’embedding : définition et avantages

09:32 Les 2 axes méthodologies clés du projet

14:21 La stack GenAI

17:03 L’orga de l’équipe

18:27 Leurs plus gros challenges

23:51 Les prochaines étapes du projet

25:33 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#188 - Le VP Data de BlaBlaCar partage ses 3 priorités de 2025, avec Blef

#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)

#192 - Gorgias : Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives

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Antoine Tanguy est DataOps chez Brevo, la licorne française qui propose une solution de marketing automation. Arrivé il y a 4 ans chez Brevo, il a évolué du poste de SRE vers celui de Data Ops il y a 1 an et demi. Il accompagne une équipe Data de 15 personnes répartie en 3 sous-équipes : Data Science, Data Engineering et Data Analytics.

On aborde :

🔥 Le rôle et les missions d’un DataOps chez Brevo

🔥 Les chantiers concrets : MLOps avec ZenML, Semantic Layer avec Cube.js, CI/CD avec Terraform et GitHub

🔥 Les plus grosses difficultés du DataOps : cibler le besoin, comprendre son interlocuteur, rester pragmatique…

🔥 Les prochaines étapes de l’équipe : renforcer le MLOps, adopter Kafka, recruter un 2ème Data Ops

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d'Antoine

- La Newsletter TLDR

- L'édition spéciale "Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen" de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours d’Antoine

02:46 Les chantiers d’un DataOps

10:23 Ses principales difficultés

13:45 Ses prochaines étapes

16:17 Les questions de la fin

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#184 - Brevo : Mettre en place de l’Embedded Analytics dans le Produit

#142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure

#143 - Tout comprendre sur le DataOps

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Are Hegdal est un Expert Data Management. Il travaille chez Informatica depuis 5 ans et est dans la data depuis presque 20 ans. Informatica est un leader mondial du secteur du Data Management. Ils ont été rachetés 8 milliards de dollars par Salesforce en 2025.

On aborde :

🔥 La genèse et les grandes briques d’Informatica (Intégration, Vision 360°, Data Quality…)

🔥 Leur positionnement sur le marché (plateforme globale, approche neutre, R&D…)

🔥 2 cas d’usage Data & GenIA dans la Pharma et l’Assurance

🔥 L’impact de la GenAI sur Informatica depuis quelques années

❤️ PARTENAIRE

Ce podcast est rendu possible par Informatica, leader mondial du Data Management utilisé par des grands groupes comme Sanofi, Apple mais aussi des plus petites comme Garance en France.

👉 S’inscrire aux cafés de la data d’Informatica

👉 Contacter Are sur LinkedIn

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn d'Are

- Le podcast Business de McKinsey

- Le podcast Business du BCG

- L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter

🎬 CHAPITRES

00:00 Informatica en quelques mots

02:07 Les grandes briques d’Informatica

05:04 Son positionnement face aux concurrents

08:51 Les types de clients

10:21 2 cas d’usage : Pharma et Assurance

17:10 L’impact de la Gen AI

20:32 Leurs webinars Data Management

21:03 La recommandation de contenu d’Are

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#205 - La Lead Data Scientist de Pernod Ricard partage sa stratégie (orga, stack, projets)

#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnés LinkedIn)

#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)

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