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Accélérer sa carrière en IA grâce à la data : le parcours de Adriana
Après plus de 2 ans dans le conseil en Intelligence Artificielle chez IBM France en tant que Business Analyst, Adriana souhaitait donner un virage plus technique à sa carrière. En octobre 2020, elle s'inscrit au Wagon et suit le bootcamp en Data Science, depuis elle est passée à la vitesse supérieure et combine IA et Data dans son métier !
Sommaire
Quel est ton parcours ?
J’ai 25 ans, je vis à Paris mais je suis originaire de Toulouse. En 2013, j’ai intégré l’école de commerce BBA EDHEC, où j’ai eu l’opportunité de réaliser un stage en start-up à Tel Aviv et deux à Londres. A Tel Aviv, j’ai découvert le monde de la Tech dans cette ville très portée sur l’innovation : après la Silicon Valley, c’est la deuxième ville où il y a le plus de start-ups. J’ai tout de suite accroché.
Suite à cela, en 2017 j’ai intégré le MSc Digital Marketing de l’ESCP, à Madrid et Londres ; ce Master offrait l’opportunité de réaliser un séminaire d’une semaine sur l’innovation à la Silicon Valley. En rencontrant des entreprises telles qu’IBM, Google, Uber... j’ai eu envie de me spécialiser dans l’Intelligence Artificielle (I.A.).
"Me voilà quelques mois plus tard capable d’entraîner un algorithme de Deep Learning !"
J’ai donc intégré IBM France pour mon stage de fin d’étude en tant que consultante en transformation digitale, spécialisée dans la branche I.A. , et j’y suis encore ! Chez IBM, mon rôle est d’aider les clients à se transformer en intégrant de l’I.A dans leur service client, leur process internes, ou leur gestion des données par exemple.
Constamment en clientèle, je peux intervenir autant en avant-vente (propositions commerciales), qu’en début de projet (phase de cadrage, Design Thinking), que pendant un projet en renfort pour améliorer une solution d’I.A existante ou bien pour industrialiser la solution. Au-delà des sujets, les rôles que j’exerce sont variés : Data analyst, Scrum Master, Product Owner, Project Manager… et c’est ça que j’apprécie beaucoup chez IBM.
Qu'est-ce qui t'a motivée à suivre la formation en data science ?
En travaillant dans ce secteur, j’ai de plus en plus eu l’envie d’approfondir mes connaissances techniques en Data, pour diverses raisons :
Mieux comprendre la technologie sur laquelle je travaille, l’I.A.
Apporter plus de valeurs aux clients sur mes projets
Pouvoir accéder moi-même aux données, et les manipuler comme les Data Scientists ou Analysts de mon équipe le font
Un ami à moi a fait le premier batch en Data Science du Wagon, et son retour d’expérience m’a tout de suite convaincue. Je me suis inscrite, et me voilà quelques mois plus tard capable d’entraîner un algorithme de Deep Learning !
Comment était l’ambiance au sein de la promo ?
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 (par exemple : les réseaux de neurones convolutionnels, ou la descente de Gradient). La formation est courte, mais intense, et on voit ses progrès tous les jours, c’est gratifiant !
"Avoir ce solide bagage technique en plus me permet d’avoir une bien meilleure vision de tout ce qu’il se passe “sous le capot” techniquement."
Concernant l’ambiance c’était très soudé : beaucoup de travail d’équipe (on est tous les jours assigné à un “buddy” différent), et peu de compétition.L’idée c’est d’aider les autres quand on est en avance, et de pouvoir se faire aider facilement les jours où on ressent plus de difficulté. On noue des amitiés et un réseau à vie.
Comment cette formation t’a aidé à évoluer dans ton métier actuel ? et quelles sont les compétences les plus demandées au sein des équipes data ?
Je suis toujours consultante en I.A. chez IBM. Sur le papier le rôle est le même, mais en réalité la différence est majeure en termes de compétences. Avoir ce solide bagage technique en plus me permet d’avoir une bien meilleure vision de tout ce qu’il se passe “sous le capot” techniquement. Adriana (à gauche) et ses buddies lors du nice-breaker. Je peux aussi mieux conseiller nos clients, pour déterminer la complexité pour réaliser un projet Dataviz par exemple, ou estimer le temps que prendrait une “User Story” (une tâche) assez technique. J’ai aussi accès à plus de missions qu’avant.
"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."
Grâce au Wagon, j’ai donc commencé mon évolution vers un profil hybride de Chef de Projet I.A. : en plus de mes compétences en gestion de projet Agile, j’ai maintenant une nouvelle corde plus technique à mon arc, ce qui me permet d’avoir une vision à 360 degrés sur cette technologie. Pour moi, ce sont ces profils qui vont devenir de plus en plus intéressants pour les entreprises, car ils sont rares sur le marché !
Comment est structurée ton équipe chez IBM ?
IBM Interactive est la branche de conseil d’IBM. Au sein d’IBM Interactive, il y a plusieurs équipes réparties par sujet métier (Retail Banking, Change Management…) mais aussi par technologie (I.A., Advanced Analytics, Blockchain…). Je suis dans la practice I.A., où les profils sont variés : Architectes, Data Scientists, Chef de projet, Business Analysts… D’ailleurs, nous recrutons ces profils en ce moment
Quelle est la chose la plus intéressante dans ton métier ?
Ce que j’aime particulièrement dans mon métier, c’est la variété des sujets sur lesquels on travaille : d’un client à l’autre, le secteur d’activités va être différent, ainsi que ses enjeux et challenges. On va également pouvoir étudier des technologies et architectures diverses, avec des niveaux de complexités différents. Il n’y a pas de routine !
On a aussi la chance de pouvoir développer facilement un très bon réseau à IBM (communautés Data Science, AWS, Agile…) et de s’impliquer dans plusieurs sujets... Je recommande !
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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