Un stage sur Agilytic: L'expérience de Clément
Rejoindre une équipe de data scientists compétents et solidaires qui vous mettront au défi et vous aideront à progresser est crucial au début de votre carrière (enfin, à n'importe quel stade !).
Avec un stage en science des données, vous avez la possibilité de contribuer à des projets à réelle valeur ajoutée, tels que des livrables de projets ou le développement d'actifs internes. Vous êtes exposé à la vie quotidienne d'un cabinet de conseil en science des données en pleine croissance. Enfin, vous avez le temps d'acquérir des compétences fondamentales en science des données et la possibilité de les appliquer à des cas concrets.
Écoutez le point de vue de Clément Soens, qui décrit un environnement de travail stimulant, amusant et encourageant à Agilytic. Clément a travaillé sur de vrais projets de conseil depuis son stage et est maintenant employé à Agilytic.
1. Parlez-nous de vous et des événements de votre vie/carrière qui vous ont amené à postuler pour le stage en science des données.
J'ai étudié à la Solvay Brussels Schools of Economics and Management, et je fais partie du réseau des maîtres QTEM. Ma passion pour les données a commencé avec plusieurs projets axés sur les données sur lesquels j'ai travaillé lors d'échanges à HEC Montréal et Luiss Roma. Ensuite, j'ai essayé de trouver une opportunité non pas tant dans le domaine de la gestion, de la finance et de l'économie, mais plus technique, dans l'analytique et les données. J'ai suivi quelques MOOC et cours en ligne sur la programmation, en particulier Python et Matlab.
Chez Solvay, le professeur Martine George, conseillère à Agilytic, m'a parlé de l'entreprise et m'a suggéré de poser ma candidature comme stagiaire. J'ai postulé, j'ai eu un appel rapide avec Julien Theys et j'ai commencé peu après un stage de 4 mois.
2. Parlez-nous du ou des projets sur lesquels vous avez travaillé pendant votre stage en science des données.
J'ai apprécié d'avoir le choix entre deux projets principaux. J'ai choisi la détection de la fraude dans les documents et le traitement d'images - un domaine dans lequel je n'avais aucune expérience, et c'est pourquoi je l'ai choisi. Je voulais faire quelque chose que je n'avais jamais fait auparavant. Agilytic m'a fait confiance pour cela - merci, Chris ! Avant de commencer, j'ai fait des recherches pour savoir ce qui se passait et j'ai passé en revue ce qui avait été fait auparavant avec de grands clients bancaires en Belgique. Je ne voulais pas reproduire le travail de quelqu'un d'autre. Je voulais vraiment faire quelque chose de différent. J'ai commencé par effectuer de nombreuses recherches universitaires sur le traitement des images, la transformation des signaux et la compression mathématique. J'ai ensuite choisi de travailler avec les transformées en cosinus discrètes pour la détection du bruit sur les bords des pixels.
Au début du projet, il n'y avait pas de lien direct avec un client. Il s'agissait plutôt de recherche et de développement. J'ai fait de l'analyse et de la prédiction de données en utilisant Matlab et Python. Dans le cadre de ce projet, j'ai beaucoup travaillé avec des modules OCR et j'ai finalement développé quelques fonctions utiles - et ces nouvelles fonctionnalités ont intéressé l'un des clients de Agilytic. Aujourd'hui, je travaille sur ce projet en tant que Data Scientist pour un client spécialisé dans le recouvrement de créances. C'est vraiment cool de voir quelque chose avec une application tangible dont un client va bénéficier. J'ai également travaillé à l'obtention d'une certification AWS, ce qui m'aidera à utiliser l'infrastructure de données en nuage pour de futurs projets.
3. Pourquoi croyez-vous aux services de Agilytic?
J'apprécie le fait que, bien qu'il y ait clairement un élément d'ingénierie commerciale, il est vrai que nous faisons de la science des données. Mais l'accent est mis sur les affaires, avec une réelle valeur commerciale. Nous veillons à ce qu'un projet ne devienne pas trop compliqué en termes d'ingénierie et de technologie s'il existe un moyen plus efficace et moins coûteux. Nous ne nous en tenons pas à une seule formule, mais nous essayons de trouver la meilleure solution pour chaque client.
4. Quelles sont les opportunités de développement/compétences auxquelles vous avez été exposé(e) au cours de votre stage en science des données ?
En tant que stagiaire, j'ai développé deux types de compétences. Tout d'abord, des compétences techniques. J'avais déjà travaillé avec Matlab et Python, mais je me suis sentie très à l'aise avec eux à la fin de mon stage. J'ai eu l'occasion d'approfondir de nouveaux modules et de nouvelles bibliothèques, soit pour les besoins des projets, soit sur recommandation de mes collègues. Il existe un écosystème d'apprentissage naturel de l'analyse et de la science des données à l'adresse Agilytic , qui m'a permis d'acquérir de nouvelles compétences dans ce domaine. Deuxièmement, mes compétences commerciales et non techniques se sont améliorées après avoir travaillé directement avec nos Managing Partners, Chris et Julien. Cela m'a permis de mieux comprendre la gestion des attentes, les présentations et le suivi des livrables avec un client. Nous avons beaucoup travaillé avec la méthode Agile pour des itérations continues et l'amélioration des projets. Il y a ici une culture de l'apprentissage par la pratique.
5. Avez-vous l'impression que certains prérequis ou certaines expériences sont nécessaires pour réussir ?
Lorsque j'ai choisi le sujet de mon stage, j'ai pensé qu'il était assez technique et je n'étais pas sûr d'avoir la bonne formation. J'ai suivi une formation d'ingénieur d'affaires et mon projet de stage exigeait davantage de compétences techniques. J'ai demandé à Chris, mon superviseur, de ne suivre qu'une formation la première semaine (Kaggle, formation en ligne) afin d'acquérir des compétences et de me sentir plus à l'aise dans cette tâche.
Je dirais donc qu'il n'y a pas de profil parfait. Si vous regardez nos collègues, il n'y a pas de profil classique - commerce, ingénierie, physique, droit - beaucoup d'horizons différents. Il suffit d'être prêt à apprendre !
6. Quelles sont les trois qualités qui, selon vous, font de quelqu'un une personne idéale pour Agilytic?
Au minimum, je pense que vous devez aimer la programmation. Il serait utile que vous soyez ouvert d'esprit, car vous travaillerez avec de nombreuses personnes d'horizons divers, utilisant des technologies et des langages de programmation différents. Autre point important, n'ayez pas peur de montrer votre côté amusant - nous sommes à la recherche de notre prochain champion de billard !
7. Comment votre stage en science des données vous a-t-il préparé à la prochaine étape de votre carrière en tant que Data Scientist ?
Bien sûr, cela m'a très bien préparé puisque je suis aujourd'hui Data Scientist et que je travaille pour l'entreprise. Je prépare une thèse de doctorat en économétrie. Travailler ici est agréable car il y a un lien réel entre Agilytic et ma thèse de doctorat dans un cadre universitaire. Les compétences que j'acquiers au sein d'OCR, je les appliquerai également à ma thèse.
8. Qu'est-ce qui vous frappe dans la culture de Agilytic?
Je décrirais la culture de Agilytic comme flexible et confiante. Pendant mon stage, nous avions des entretiens hebdomadaires - il n'y avait pas de contrôle quotidien ou de "main tendue". J'apprécie vraiment le niveau d'autonomie dont nous disposons, qui nous permet d'apprendre par la pratique et de prendre la meilleure décision possible. Toutefois, lorsque nous sommes bloqués et que nous avons une question, il y a toujours un collègue disponible pour nous aider.
De plus, nous avons eu une réunion hors site très amusante à Lille. C'était très agréable et un bon moyen de faire connaissance.
9. Qu'est-ce qui vous donne le plus envie de venir travailler ? Qu'est-ce qui vous plaît le plus dans votre travail ?
J'aime beaucoup les réunions avec les clients au cours desquelles nous montrons notre travail. On se sent fier de son travail et c'est formidable de discuter du projet et de collaborer de cette manière. J'apprécie le fait qu'il y ait toujours quelque chose d'un peu nouveau sur lequel travailler. Je n'ai jamais eu deux fois la même journée. Et je suis entourée de collègues sympas !
Vous pensez pouvoir faire l'affaire ?
Nous recherchons des stagiaires curieux et motivés pour rejoindre notre équipe. Au cours de votre stage en science des données, vous nous aiderez à fournir des résultats plus rapides et de meilleure qualité à nos clients tout en acquérant des compétences dans de nouveaux langages, méthodes et technologies.
Pour en savoir plus et postuler , consultez notre page carrières !
